一种人体检测方法、装置和空调的制作方法
【专利摘要】本申请公开一种人体检测方法、装置和空调，所述方法基于人体体温与室内背景温度有明显温差这一特点，利用室内各区域的温度变化情况进行人体检测，即具体地，所述方法获取当前的室内温度场数据，并将处理后的当前室内温度场数据作为室内现在温度，其中，室内现在温度为温度场所对应的像素矩阵中各像素点当前温度的集合；之后对室内现在温度和与其对应的室内背景温度进行差分处理，得到各像素点的差分温度，并对差分温度不小于预设阈值的各像素点进行聚类，得到N个热源，最终将不小于预设像素个数的热源判定为人体。可见，本发明利用室内各区域的温度变化情况实现了人体检测，克服了现有红外线检测方式的各种缺点，提高了检测的准确度。
【专利说明】一种人体检测方法、装置和空调
【技术领域】
[0001] 本发明属于电器设备智能控制、检测【技术领域】，尤其涉及一种人体检测方法、装置 和空调。
【背景技术】
[0002] 随着科学技术的不断发展，自动化、智能化的电器产品成为当前的研究热门，例 如，能够在检测到室内有人时将室内温度、湿度自行调节到最佳状态，在检测到室内长时间 无人时自行关机，实现智能节电的智能空调等。
[0003] 目前，智能空调多采用红外线人体传感器来感知、检测室内人体存在情况，并基于 检测结果进行相应的智能控制。红外线人体传感器通过检测人体发射的红外线来感知人体 是否存在，但人体红外线的穿透力较差，易被各种物体遮挡，从而影响了传感器对人体的敏 感程度，红外线人体传感器对人体的敏感程度还和人的运动方向关系很大，例如，其对于径 向移动反应最不敏感，同时，人体红外线传感器易受各种热源、光源、射频辐射的干扰，最终 导致了红外线人体传感器的检测准确度较低，对空调的智能控制带来了不利影响。
[0004] 可见，提供一种准确度较高的人体检测方法或装置成为本领域亟需解决的问题。
【发明内容】
[0005] 有鉴于此，本发明的目的在于提供一种人体检测方法、装置和空调，以提高人体检 测的准确度，进而为智能设备的智能控制带来便利。
[0006] 为此，本发明公开如下技术方案：
[0007] -种人体检测方法，包括：
[0008] 获取当前时刻的室内温度场数据，并对所述当前时刻的室内温度场数据进行处 理，得到室内现在温度，所述室内现在温度为预设大小像素矩阵中各像素点在当前时刻的 温度的集合；
[0009] 对所述室内现在温度以及与其相对应的室内背景温度进行差分处理，得到各像素 点的差分温度，所述室内背景温度为所述像素矩阵中各像素点在所述当前时刻之前的某一 时刻的温度的集合；
[0010] 对差分温度不小于预设阈值的各像素点进行聚类，得到N个热源，并将所述N个热 源作为N个候选人体，所述热源为进行聚类所得的簇，所述N为自然数；
[0011] 计算每个候选人体的面积；
[0012] 将面积不小于预设像素个数的候选人体判定为人体。
[0013] 上述方法，优选的，所述获取当前时刻的室内温度场数据，并对所述当前时刻的室 内温度场数据进行处理，得到室内现在温度，包括：
[0014] 获取4帧8x8像素的当前时刻室内温度数据；
[0015] 利用获取的4帧当前时刻室内温度数据，计算每个像素在当前时刻的温度的移动 平均值，得到8x8像素的当前时刻平均温度值；
[0016] 对所述8x8像素的当前时刻平均温度值进行线性插值，得到15x15像素的当前时 刻温度数据，将所述15x15像素的当前时刻温度数据作为室内现在温度。
[0017] 上述方法，优选的，在所述计算每个候选人体的面积之前还包括：
[0018] 计算各个候选人体的重心；
[0019] 对于每个候选人体，依据所述候选人体的重心对所述候选人体进行跟踪，并将跟 踪结果为活动热源的候选人体替代原有的候选人体，作为新的候选人体。
[0020] 上述方法，优选的，所述候选人体的面积为所述候选人体的最小外接矩形的面积， 所述候选人体的重心为所述候选人体的最小外接矩形的几何中心。
[0021] 上述方法，优选的，还包括：
[0022] 对所述室内背景温度进行更新。
[0023] 上述方法，优选的，所述对所述室内背景温度进行更新包括：
[0024] 基于无人像素的差分温度对有人像素的背景温度进行更新；
[0025] 基于对无人像素的背景温度、现在温度分配不同权重对无人像素的背景温度进行 更新。
[0026] -种人体检测装置，包括现在温度获取模块、差分处理模块、聚类模块、计算模块 和判定模块，其中：
[0027] 所述现在温度获取模块，用于获取当前时刻的室内温度场数据，并对所述当前时 刻的室内温度场数据进行处理，得到室内现在温度，所述室内现在温度为预设大小像素矩 阵中各像素点在当前时刻的温度的集合；
[0028] 所述差分处理模块，用于对所述室内现在温度以及与其相对应的室内背景温度进 行差分处理，得到各像素点的差分温度，所述室内背景温度为所述像素矩阵中各像素点在 所述当前时刻之前的某一时刻的温度的集合；
[0029] 所述聚类模块，用于对差分温度不小于预设阈值的各像素点进行聚类，得到N个 热源，并将所述N个热源作为N个候选人体，所述热源为进行聚类所得的簇，所述N为自然 数；
[0030] 所述计算模块，用于计算每个候选人体的面积；
[0031] 所述判定模块，用于将面积不小于预设像素个数的候选人体判定为人体。
[0032] 上述装置，优选的，所述现在温度获取模块包括：
[0033] 获取单元，用于获取4帧8x8像素的当前时刻室内温度数据；
[0034] 均值计算单元，用于利用获取的4帧当前时刻室内温度数据，计算每个像素在当 前时刻的温度的移动平均值，得到8x8像素的当前时刻平均温度值；
[0035] 插值单元，用于对所述8x8像素的当前时刻平均温度值进行线性插值，得到15x15 像素的当前时刻温度数据，将所述15x15像素的当前时刻温度数据作为室内现在温度。
[0036] 上述装置，优选的，还包括与所述聚类模块和计算模块相连的跟踪模块，所述跟踪 模块包括：
[0037] 重心计算单元，用于计算各个候选人体的重心；
[0038] 跟踪单元，用于对于每个候选人体，依据所述候选人体的重心对所述候选人体进 行跟踪，并将跟踪结果为活动热源的候选人体替代原有的候选人体，作为新的候选人体。
[0039] 上述装置，优选的，还包括背景更新模块，所述背景更新模块用于对所述室内背景 温度进行更新。
[0040] 一种空调，包括智能控制装置以及如权利要求5-8任意一项所述的人体检测装 置，所述智能控制装置用于依据所述人体检测装置的检测结果对室内环境进行相应控制。
[0041] 综上，本发明提供一种人体检测方法、装置和空调，所述方法基于人体体温与室内 背景温度有明显温差这一特点，利用室内各区域的温度变化情况进行人体检测，即具体地， 所述方法获取当前时刻的室内温度场数据，并将处理后的当前时刻温度场数据作为室内现 在温度，其中，室内现在温度为温度场所对应的像素矩阵中各像素点当前温度的集合；之后 对室内现在温度和与其相对应的室内背景温度进行差分处理，具体对各像素点的现在温度 和背景温度进行差分运算，得到各像素点的差分温度，并对差分温度不小于预设阈值的各 像素点进行聚类，得到N个热源，最终将不小于预设像素个数的热源判定为人体。
[0042] 可见，本发明利用室内各区域的温度变化情况实现了人体检测，克服了现有红外 线检测方式的各种缺点，提高了检测的准确度，为智能设备的智能控制带来了更大便利。
【专利附图】
【附图说明】
[0043] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据 提供的附图获得其他的附图。
[0044] 图1是本发明实施例一公开的人体检测方法的一种流程图；
[0045] 图2是本发明实施例二公开的人体检测方法的另一种流程图；
[0046] 图3是本发明实施例三公开的人体检测方法的又一种流程图；
[0047] 图4是本发明实施例四公开的人体检测装置的一种结构示意图；
[0048] 图5是本发明实施例四公开的人体检测装置的另一种结构示意图；
[0049] 图6是本发明实施例四公开的人体检测装置的又一种结构示意图；
[0050] 图7是本发明实施例五公开的空调结构示意图。
【具体实施方式】
[0051] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本发明保护的范围。
[0052] 实施例一
[0053] 本发明实施例一公开一种人体检测方法，请参见图1，该方法包括如下步骤：
[0054] S1 :获取当前时刻的室内温度场数据，并对所述当前时刻的室内温度场数据进行 处理，得到室内现在温度，所述室内现在温度为预设大小像素矩阵中各像素点在当前时刻 的温度的集合。
[0055] 由于人体体温与室内背景温度有明显温差，本发明的方法基于这一特点利用室内 各区域的温度变化情况进行人体检测。
[0056] 其中，本实施例采用热电堆传感器来检测室内各区域的温度，获取室内温度场数 据，热电堆传感器为8X8的矩阵式传感器，从而获取的室内温度场数据为8X8即64像素的 温度数据。
[0057] 本步骤S1具体包括：
[0058] 1)获取4帧8x8像素的当前时刻室内温度数据；
[0059] 2)利用获取的4帧当前时刻室内温度数据，计算每个像素在当前时刻的温度的移 动平均值，得到8x8像素的当前时刻平均温度值；
[0060] 3)对所述8x8像素的当前时刻平均温度值进行线性插值，得到15x15像素的当前 时刻温度数据，将所述15x15像素的当前时刻温度数据作为室内现在温度。
[0061] 例如，本实施例获取当前时刻由热电堆传感器检测的4帧8x8像素的温度数据，并 将从传感器取得的12bit的该温度数据变换为计算机可读的十六进制的16bit温度数据进 行保存；之后，对保存的4帧数据进行移动平均值的计算，得到8x8像素的当前平均温度数 据；并通过对8x8像素的当前平均温度数据进行线性插值将其扩大为15x15像素的当前温 度数据，最后将该15x15像素当前数据作为室内现在温度。
[0062] 其中，本实施例采用线性插值对获取的温度数据进行处理，将8x8像素的温度数 据扩大为15x15像素的温度数据，旨在提高后续基于温度数据进行相应计算的计算精度， 像素越多计算精度越高，后续利用各像素的差分温度进行人体检测的准确度就越高。
[0063] S2:对所述室内现在温度以及与其相对应的室内背景温度进行差分处理，得到各 像素点的差分温度，所述室内背景温度为所述像素矩阵中各像素点在所述当前时刻之前的 某一时刻的温度的集合。
[0064] 其中，本实施例中，预先在测定开始时（即当前时刻之前的某一时刻）获取当时的 室内温度场数据，具体地，获取当时由热电堆传感器检测的8帧的8x8像素温度数据，并对 该8帧温度数据进行移动平均值的计算，得到8x8像素的平均温度数据；之后，对该8x8像 素的平均温度数据进行线性插值后将其扩大为15x15像素的温度数据，最后将该15x15像 素的温度数据设定为室内背景温度。
[0065] 本步骤S2对插值后所得的15x15像素的室内现在温度和15x15像素的室内背景 温度进行差分处理，得到15x15像素的差分温度。
[0066] S3 :对差分温度不小于预设阈值的各像素点进行聚类，得到N个热源，并将所述N 个热源作为N个候选人体，所述热源为进行聚类所得的簇，所述N为自然数。
[0067] 本步骤进行初步检测，将当前温度和背景温度的差分温度在0.5°C (可由技术人 员自行设定）以上的像素点识别判定为热源像素点进行检出，并对检出的热源像素点进行 记。
[0068] 由于某些热源像素点可能属于同一热源（例如，像素点Α与像素点Β同属人体这 一热源），基于此，需对标记出的各个热源像素点进行热源划分，以得到不同的热源，为后续 的人体检测提供基础，本实施例具体采用聚类实现这一目的。
[0069] 其中，聚类是指将物理或抽象对象的集合分成多个簇的过程，聚类所产生的簇是 一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。 [0070] 本实施例以热源像素点的相对位置作为热源像素点是否相似的判定依据，具体 地，针对标记出的热源像素点，将位于其附近8个相邻位置的热源像素点视为该热源像素 点的相似像素点，并将相似像素点与该热源像素点划分至同一热源（即簇），直至将标记出 的各个热源像素点划分完毕为止。
[0071] S4 :计算每个候选人体的面积。
[0072] 求解每个热源即候选人体的最小外接矩形，并将所述最小外接矩形的面积（以其 包括的像素个数进行衡量）近似作为候选人体的面积。
[0073] S5 :将面积不小于预设像素个数的候选人体判定为人体。
[0074] 其中，进行人体判定所采用的像素个数阈值可由本领域技术人员依据实际需求进 行自行设定。本实施例具体将面积大于或等于10个像素的候选人体作为人体进行检出。
[0075] 综上，本发明提供一种人体检测方法、装置和空调，所述方法基于人体体温与室内 背景温度有明显温差这一特点，利用室内各区域的温度变化情况进行人体检测，即具体地， 所述方法获取当前时刻的室内温度场数据，并将处理后的当前时刻温度场数据作为室内现 在温度，其中，室内现在温度为温度场所对应的像素矩阵中各像素点当前温度的集合；之后 对室内现在温度和其相对应的室内背景温度进行差分处理，具体对各像素点的现在温度和 背景温度进行差分运算，得到各像素点的差分温度，并对差分温度不小于预设阈值的各像 素点进行聚类，得到N个热源，最终将面积不小于预设像素个数的热源判定为人体。
[0076] 可见，本发明利用室内各区域的温度变化情况实现了人体检测，克服了现有红外 线检测方式的各种缺点，提高了检测的准确度，为智能设备的智能控制带来了更大便利。 [0077] 实施例二
[0078] 本实施例二继续对实施例一公开的人体检测方法进行改进，请参见图2,本实施例 中，在步骤S4之前还包括：
[0079] S6 :计算各个候选人体的重心；对于每个候选人体，依据所述候选人体的重心对 所述候选人体进行跟踪，并将跟踪结果为活动热源的候选人体替代原有的候选人体，作为 新的候选人体。
[0080] 其中，本实施例将候选人体的最小外接矩形的几何中心作为候选人体的重心。
[0081] 为进一步提高检测的准确度、精度，本实施例二增加对热源的跟踪环节，利用热源 的重心对热源进行跟踪检测，即具体地，比较同一候选人体的重心在相邻检测时刻是否发 生移动，并将发生移动的候选人体判定为活动热源，最后将活动热源筛选出来作为最新的 候选人体，降低了误检率。
[0082] 实施例三
[0083] 本实施例三继续对以上实施例公开的人体检测方法进行拓展，请参见图3,本实施 例中，该方法还包括：
[0084] S7 :对所述室内背景温度进行更新。
[0085] 现实应用场景中，由于室内人体存在情况会随时发生变化，从而往往会对室内人 体存在情况进行持续地、实时地监测，为保证背景温度的时效性，需对背景温度进行更新， 本实施例具体在每次检测出人体存在时，对当前所采用的背景温度进行更新，具体更新过 程如下：
[0086] 1)基于无人像素的差分温度对有人像素的背景温度进行更新。
[0087] 首先，计算15x15像素中所有无人像素的差分温度的平均值，得到无人像素的平 均差分温度；
[0088] 之后，针对每个有人像素，对其背景温度（当前检出人体所采用的背景温度）和所 述平均差分温度进行求和运算，求和所得温度值作为该有人像素的新的背景温度。
[0089] 2)基于对无人像素的背景温度、现在温度分配不同权重对无人像素的背景温度进 行更新。
[0090] 具体采用如下公式（1)实现无人像素背景温度的更新，得到无人像素的新的背景 温度：
[0091]
【权利要求】
1. 一种人体检测方法，其特征在于，包括： 获取当前时刻的室内温度场数据，并对所述当前时刻的室内温度场数据进行处理，得 到室内现在温度，所述室内现在温度为预设大小像素矩阵中各像素点在当前时刻的温度的 集合； 对所述室内现在温度以及与其相对应的室内背景温度进行差分处理，得到各像素点的 差分温度，所述室内背景温度为所述像素矩阵中各像素点在所述当前时刻之前的某一时刻 的温度的集合； 对差分温度不小于预设阈值的各像素点进行聚类，得到N个热源，并将所述N个热源作 为N个候选人体，所述热源为进行聚类所得的簇，所述N为自然数； 计算每个候选人体的面积； 将面积不小于预设像素个数的候选人体判定为人体。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前时刻的室内温度场数据，并 对所述当前时刻的室内温度场数据进行处理，得到室内现在温度，包括： 获取4帧8x8像素的当前时刻室内温度数据； 利用获取的4帧当前时刻室内温度数据，计算每个像素在当前时刻的温度的移动平均 值，得到8x8像素的当前时刻平均温度值； 对所述8x8像素的当前时刻平均温度值进行线性插值，得到15x15像素的当前时刻温 度数据，将所述15x15像素的当前时刻温度数据作为室内现在温度。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述计算每个候选人体的面积之前还 包括： 计算各个候选人体的重心； 对于每个候选人体，依据所述候选人体的重心对所述候选人体进行跟踪，并将跟踪结 果为活动热源的候选人体替代原有的候选人体，作为新的候选人体。
4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述候选人体的面积为所述候选人体的 最小外接矩形的面积，所述候选人体的重心为所述候选人体的最小外接矩形的几何中心。
5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括： 对所述室内背景温度进行更新。
6. 根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述室内背景温度进行更新包括： 基于无人像素的差分温度对有人像素的背景温度进行更新； 基于对无人像素的背景温度、现在温度分配不同权重对无人像素的背景温度进行更 新。
7. -种人体检测装置，其特征在于，包括现在温度获取模块、差分处理模块、聚类模块、 计算模块和判定模块，其中： 所述现在温度获取模块，用于获取当前时刻的室内温度场数据，并对所述当前时刻的 室内温度场数据进行处理，得到室内现在温度，所述室内现在温度为预设大小像素矩阵中 各像素点在当前时刻的温度的集合； 所述差分处理模块，用于对所述室内现在温度以及与其相对应的室内背景温度进行差 分处理，得到各像素点的差分温度，所述室内背景温度为所述像素矩阵中各像素点在所述 当前时刻之前的某一时刻的温度的集合； 所述聚类模块，用于对差分温度不小于预设阈值的各像素点进行聚类，得到N个热源， 并将所述N个热源作为N个候选人体，所述热源为进行聚类所得的簇，所述N为自然数； 所述计算模块，用于计算每个候选人体的面积； 所述判定模块，用于将面积不小于预设像素个数的候选人体判定为人体。
8. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述现在温度获取模块包括： 获取单元，用于获取4帧8x8像素的当前时刻室内温度数据； 均值计算单元，用于利用获取的4帧当前时刻室内温度数据，计算每个像素在当前时 刻的温度的移动平均值，得到8x8像素的当前时刻平均温度值； 插值单元，用于对所述8x8像素的当前时刻平均温度值进行线性插值，得到15x15像素 的当前时刻温度数据，将所述15x15像素的当前时刻温度数据作为室内现在温度。
9. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括与所述聚类模块和计算模块相连 的跟踪模块，所述跟踪模块包括： 重心计算单元，用于计算各个候选人体的重心； 跟踪单元，用于对于每个候选人体，依据所述候选人体的重心对所述候选人体进行跟 踪，并将跟踪结果为活动热源的候选人体替代原有的候选人体，作为新的候选人体。
10. 根据权利要求9所述的人体检测装置，其特征在于，还包括背景更新模块，所述背 景更新模块用于对所述室内背景温度进行更新。
11. 一种空调，其特征在于，包括智能控制装置以及如权利要求7-10任意一项所述的 人体检测装置，所述智能控制装置用于依据所述人体检测装置的检测结果对室内环境进行 相应控制。
【文档编号】F24F11/00GK104061662SQ201410342467
【公开日】2014年9月24日 申请日期:2014年7月17日 优先权日:2014年7月17日
【发明者】毛跃辉, 陶梦春, 王子, 梁博 申请人:珠海格力电器股份有限公司