本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种基于热释电红外传感器的定位方法、系统及装置。
背景技术：
近年来随着人们安全意识的提高，人体目标定位在各种应用领域内实现大范围监测和追踪任务的需求越来越高。人体目标定位主要分为两类，视频检测和热释电红外传感器检测。其中，视频检测虽然检测精度高，但是成本高、运行复杂、占据存储量大、容易泄漏隐私，并且受天气变化的影响较大，所以其使用受到很大限制。相比之下，热释电红外传感器具有成本低、能耗小、体积小、灵敏度高、抗干扰能力强、存储空间小、不涉及对人的隐私侵犯、不易受背景及光照等环境条件影响的优势。所以，热释电红外传感器在自动控制、模式识别、安防、侦察等方面有着极为广阔的场景应用和极高的市场需求。
但是，利用热释电红外传感器进行人体目标定位有两个现存问题，一是硬件问题：如今大部分基于热释电效应的运动探测器都以单个热释电传感器为基础，但是单个热释电传感器的检测视角有限，检测距离短，因此检测区域小，无法实现获取完整信息，所以应用范围受限，无法实现人体目标的具体定位；二是软件问题：以往的算法都是基于简单的人体目标识别，只能通过在某一范围内判断有人或者无人来实现较大范围内的定位，难以获得传感器采集到的电压信号与人体具体位置之间的关系。
因此，希望能够解决如何利用热释电红外传感器进行定位检测的问题。
技术实现要素：
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于热释电红外传感器的定位方法、系统及装置，用于解决现有技术中解决如何利用热释电红外传感器进行定位检测的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于热释电红外传感器的定位方法，包括以下步骤：将探测区域按照分块编码的方式分为第一预设数量的网格；设置第二预设数量的热释电红外传感器，基于所述热释电红外传感器采集探测区域的热释电红外信息；将所述热释电红外信息转换为数字电压信号；将所述数字电压信号作为bp神经网络训练模型的输入，将所述数字电压信号对应的网格的编码作为期望输出训练所述bp神经网络训练模型，得到训练完成的bp神经网络训练模型。
为实现上述目的，本发明还提供一种基于热释电红外传感器的定位系统，包括：分割模块、采集模块、转换模块和训练模块；所述分割模块用于将探测区域按照分块编码的方式分为第一预设数量的网格；所述采集模块用于设置第二预设数量的热释电红外传感器，基于所述热释电红外传感器采集探测区域的热释电红外信息；所述转换模块用于将所述热释电红外信息转换为数字电压信号；所述训练模块用于将所述数字电压信号作为bp神经网络训练模型的输入，将所述数字电压信号对应的网格的编码作为期望输出训练所述bp神经网络训练模型，得到训练完成的bp神经网络训练模型。
为实现上述目的，本发明还提供一种基于热释电红外传感器的定位装置，包括：处理器和存储器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器与所述存储器相连，用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述基于热释电红外传感器的定位装置执行任一上述的基于热释电红外传感器的定位方法。
如上所述，本发明的一种基于热释电红外传感器的定位方法、系统及装置，具有以下有益效果：用于对于基于热释电红外传感器的探测区域进行准确定位。
附图说明
图1a显示为本发明的基于热释电红外传感器的定位方法于一实施例中的流程图；
图1b显示为本发明的基于热释电红外传感器的定位方法于一实施例中的探测区域网格图；
图1c显示为本发明的基于热释电红外传感器的定位方法于又一实施例中的流程图；
图2显示为本发明的基于热释电红外传感器的定位系统于一实施例中的结构示意图；
图3显示为本发明的基于热释电红外传感器的定位装置于一实施例中的结构示意图。
元件标号说明
21分割模块
22采集模块
23转换模块
24训练模块
31处理器
32存储器
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，故图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
本发明的基于热释电红外传感器的定位方法、系统及装置，用于对于基于热释电红外传感器的探测区域进行准确定位。
如图1a所示，于一实施例中，本发明的基于热释电红外传感器的定位方法，包括以下步骤：
步骤s11、将探测区域按照分块编码的方式分为第一预设数量的网格。
具体地，所述将探测区域按照分块编码的方式分为第一预设数量的网格包括：将探测区域平均分割为c*d的区域，得到第一预设数量的大小相同的网格，并对c*d的区域依次进行编码得到区域编码。例如，如图1b所示，通过细化网格，将探测区域平均分割为10*10的区域，得到100个大小相同的网格，并对10*10的区域从1到100进行编码，当人体处于不同的探测区域，输出相应区域所对应的编码，并将所记的区域编码和实际的物理坐标一一对应，即可实现人体的具体定位。当人体处于不同的区域输出不同编码，只需对编码和实际的物理坐标做一简单的对应，便可实现具体的人体定位。
具体地，还包括对所述热释电红外信息按照所采集所在网格进行区域编码标注。
步骤s12、设置第二预设数量的热释电红外传感器，基于所述热释电红外传感器采集探测区域的热释电红外信息。
具体地，所述设置第二预设数量的热释电红外传感器包括：
所述第二预设数量为三，在每个热释电红外传感器的探测面设置一个菲涅尔透镜，以使每个热释电红外传感器的探测区域为面积相同、探测角度为120度的探测区域，将所述热释电红外传感器依次圆周排列布局，形成探测角度为360度且互不重叠的探测区域。所述菲涅尔透镜的型号为13120f-2型，实现360度范围内的检测，使得探测区域没有盲点。增加热释电红外传感器数量，并将3个热释电红外传感器复合式布局，实现360度方向的检测，使探测区域没有盲点，充分发挥多数量、复合式布局的热释电红外传感器的协同效应。
步骤s13、将所述热释电红外信息转换为数字电压信号。
具体地，所述将所述热释电红外信息转换为数字电压信号包括：
基于外置adc将热释电红外信息转换为串行数字信号。所述外置adc(adc-analog-to-digitalconverter)是将模拟信号转化位数字信号，为用0和1表示的数字信号。
基于pmodad1接收所述串行数字信号并转发至移位寄存器；pmodad1是一个简单pmod接口的双路adc采集模块，是一个信道模拟数字转换器。
基于移位寄存器将串行数字信号转换为并行数字信号。例如将热释电红外传感器采集到的模拟电压信号转化为并行16位数字信号。
基于usb-uart将并行数字信号转换为字符信号并发送至pc。利用usb-uart(异步串行通信协议)的通信方式可实现fpga和pc端的通信。并通过按键模块、串口发送模块，将adc输出的并行16位数字信号转为为并行10位字符，发送至pc的串口调试工具。具体地，通过串口发送模块，将adc输出的并行16位数字信号转为并行10位字符信号，并以16进制保存，发送至pc的串口调试工具。
具体地，还包括通过按键触发的形式，产生一个稳定的按键信号。通过按键触发的形式使adc输出的并行16位数字信号转为串行10位字符信号。
具体地，还包括基于串口调试工具，在pc实时监测数据，灵活调整电压采集系统，并保存有效样本，便于后续研究。
具体地，还包括删除字符信号的起始标志位，将每两个字符转化为一个十进制数，按照时间顺序生成所有信号的电压/时间图像，通过观察图像，删除产生误码或噪声信号。通过观察波形图-电压/时间图像，删除产生严重误码或噪声现象的异常样本。
具体地，还包括对所述数字电压信号进行归一化处理。将数据按比例缩放，将所有数据统一映射到区间[0,1]区间上，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。
具体地，还包括过将采集得到的热释电红外信息进行标注，将所采集热释电红外信息的网格区域编码作为样本标签标注热释电红外信息。
具体地，还包括将数字电压信号分为两类，一类作为训练数据，占总数据的80％，对bp神经网络训练模型进行训练，得到训练后bp神经网络模型；另一类作为测试数据，占总数据的20％，观察输出数据与期望数据的误差，对训练好的bp神经网络模型的性能进行评估。
步骤s14、将所述数字电压信号作为bp神经网络训练模型的输入，将所述数字电压信号对应的网格的编码作为期望输出训练所述bp神经网络训练模型，得到训练完成的bp神经网络训练模型。
具体地，还包括设置所述bp神经网络模型的输入层、隐藏层、输出层节点数、学习速率、最大训练次数，初始化权值w、阈值b。
将数字电压信号从输入层逐层传导至隐藏层、输出层，计算bp神经网络各隐藏层的输出和输出层的输出；
输入数字电压信号的样本为x(k)＝(x1(k),x2(k),···xn(k))；
期望输出为y(k)＝(y1(k),y2(k),···yq(k))；
各隐藏层中第i个神经元的输出为：
其中，w1ih为输入层和隐藏层的权值，b1h为隐藏层各神经元的阈值；
输出层中第k个神经元的输出为：
其中，w2hi为隐藏层和输出层的权值，b2o为输出层各神经元的阈值。
具体地，还包括将实际输出与期望输出相比较，得到误差：
具体地，还包括根据误差逐层从输出层反向传播至隐藏层、输入层，同时获得各层的误差，以此来循环调整各神经元的权值与阈值，直到误差达到预设的误差阈值，或达到最大训练次数，从而得到训练完成的bp神经网络训练模型。通过建立bp神经网络模型，得到热释电红外传感器采集到的热释电红外信息和数字电压信号对应的网格的编码之间的函数关系，便可根据已知的输入的电压信号得到未知的位置信息，最终通过热释电红外传感器检测来实现人体目标定位。
如图1c所示，本发明的基于热释电红外传感器的定位方法，包括以下步骤：具体地，以下例子进行所有步骤的汇总讲解。
将探测区域按照分块编码的方式分为第一预设数量的网格；设置第二预设数量的热释电红外传感器，基于所述热释电红外传感器采集探测区域的热释电红外信息；将所述热释电红外信息转换为数字电压信号，还包括对所述数字电压信号进行归一化处理。
将数字电压信号分为两类，一类作为训练数据，占总数据的80％，对bp神经网络训练模型进行训练，得到训练后bp神经网络模型；另一类作为测试数据，占总数据的20％，观察输出数据与期望数据的误差，对训练好的bp神经网络模型的性能进行评估。
将所述数字电压信号作为bp神经网络训练模型的输入，将所述数字电压信号对应的网格的编码作为输出训练所述bp神经网络训练模型，将实际输出与期望输出相比较，得到误差。
根据误差逐层从输出层反向传播至隐藏层、输入层，同时获得各层的误差，以此来循环调整各神经元的权值与阈值，直到误差达到预设的误差阈值，或达到最大训练次数，从而得到训练完成的bp神经网络训练模型。
如图2所示，于一实施例中，本发明的基于热释电红外传感器的定位系统，包括：分割模块21、采集模块22、转换模块23和训练模块24；所述分割模块用于将探测区域按照分块编码的方式分为第一预设数量的网格；所述采集模块用于设置第二预设数量的热释电红外传感器，基于所述热释电红外传感器采集探测区域的热释电红外信息；所述转换模块用于将所述热释电红外信息转换为数字电压信号；所述训练模块用于将所述数字电压信号作为bp神经网络训练模型的输入，将所述数字电压信号对应的网格的编码作为期望输出训练所述bp神经网络训练模型，得到训练完成的bp神经网络训练模型。
需要说明的是，分割模块21、采集模块22、转换模块23和训练模块24的结构和原理与上述基于热释电红外传感器的定位方法中的步骤一一对应，故在此不再赘述。
需要说明的是，应理解以上系统的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，x模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上x模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)，或，一个或多个微处理器(microprocessoruint，简称mpu)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，简称fpga)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称soc)的形式实现。
如图3所示，于一实施例中，本发明的基于热释电红外传感器的定位装置包括：处理器31和存储器32；所述存储器32用于存储计算机程序；所述处理器31与所述存储器32相连，用于执行所述存储器32存储的计算机程序，以使所述基于热释电红外传感器的定位装置执行任一所述的基于热释电红外传感器的定位方法。
具体地，所述存储器32包括：rom、ram、磁碟、u盘、存储卡或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
优选地，所述处理器31可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)、网络处理器(networkprocessor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessor，简称dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)、现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
综上所述，本发明基于热释电红外传感器的定位方法、系统及装置，用于对于基于热释电红外传感器的探测区域进行准确定位。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。