一种基于热释电红外信号的人员移动方向判断方法

1.本发明涉及数字信号处理技术领域，特别是涉及一种基于热释电红外信号的人员移动方向判断方法。


背景技术：

2.由于被动热释电红外传感器超低成本、超低功耗，使用简单方便、广泛应用于安防报警、自动门等产品。但这些产品的技术手段相对简单，甚至不需要数字信号处理器的参与，仅需要简单的电路结构，实现功能仅限于探测是否有人员在近距离范围活动。
3.现有的热释电红外传感器探测技术虚警率较高，并且只能检测是否有人员经过，不能检测人员经过的方向，需要对现有技术进行进一步改进，以此让热释电红外传感器拥有更为广泛的应用场合。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是提供一种基于热释电红外信号的人员移动方向判断方法，不仅能够检测出人员活动，还能有效检测出人员移动方向。
5.本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于热释电红外信号的人员移动方向判断方法，包括：
6.步骤(1)：通过pir传感器获取红外信号；
7.步骤(2)：判断所述红外信号是否存在人员活动；
8.步骤(3)：当存在人员活动时，根据所述红外信号判断人员活动的移动方向。
9.所述步骤(1)具体为：将采样率设置为200hz，采样信号长度设置为5.12s，每次采样通过pir传感器共获取200hz
×
5.12s＝1024个采样点的红外信号x。
10.所述步骤(1)还包括：通过iir带通滤波器对获取到的红外信号进行滤波，以滤除无效的直流偏移和高频扰动。
11.所述步骤(2)包括：
12.步骤(21)：将获取到的红外信号进行傅里叶变换，得到频域信号；
13.步骤(22)：计算所述频域信号在0.5hz～3hz频率段的能量es，根据所述能量es判断是否存在人员活动，当所述能量es大于预设第一能量阈值ths，则表明存在人员活动；当所述能量es小于预设第一能量阈值ths，则表明不存在人员活动。
14.所述步骤(22)中能量es的公式为：其中，n为频域信号长度，x(n)为频点n下的幅值，n∈[0,n-1]，x
*
(n)为x(n)的共轭。
[0015]
所述步骤(2)还包括：分别计算所述频域信号在0.5～1hz频段内的能量e0、1～1.7hz频段内的能量e1和1.7～2.5hz频段内的能量e2，当存在人员活动时，判断人员活动的信号集中在能量e0、能量e1和能量e2的哪一个子频率段。
[0016]
所述步骤(3)具体为：当所述红外信号先出现波谷，后出现波峰，则将人员活动的移动方向判定为正方向；当所述红外信号先出现波峰，后出现波谷，则将人员活动的移动方
向判定为反方向。
[0017]
所述步骤(3)还包括判断所述红外信号中的波峰和波谷是否有效，具体为：
[0018]
步骤(31)：将所述红外信号x中的第k个采样点x(k)分别与左邻域的mpd个采样点和右邻域的mpd个采样点进行大小比较，若x(k)为最大值，则将x(k)作为预选峰值点；再将第k+mpd个采样点作为下一个检测点找出预选峰值点，直到采样点检测完毕；最后剔除小于预设阈值th
p
的预选峰值点，得到有效波峰；
[0019]
步骤(32)：令y＝-x，采用步骤(31)的方法获得y的有效波峰，所述y的有效波峰为红外信号x的有效波谷。
[0020]
所述mpd个采样点满足：
[0021]
若满足e0＞th0，则mpd＝128；若不满足e0＞th0，则将e1和th0进行比较；
[0022]
若满足e1＞th0，则mpd＝64，若不满足e1＞th0，则将e2和th0进行比较；
[0023]
若满足e2＞th0，则mpd＝32；其中，th0表示第二能量阈值。
[0024]
有益效果
[0025]
由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明通过计算能量能够检测出是否存在人员活动，有效降低虚警率，还能检测出人员移动方向；本发明在检测人员移动方向时，计算有效信号频段中的三个信号子频段的能量，进而判断出有效信号主要集中在三个子频段中的哪一个，进而能够有效检测出有效波峰和有效波谷；本发明使得热释电红外传感器拥有更广泛的应用场合。
附图说明
[0026]
图1是本发明实施方式的pir传感器实际检测示意图；
[0027]
图2是本发明实施方式的iir带通滤波前后对比示意图；
[0028]
图3是本发明实施方式的方法流程图；
[0029]
图4是本发明实施方式中判断探测区域是否有人员活动方法流程图；
[0030]
图5是本发明实施方式中人员经过方向判断方法流程图；
[0031]
图6是本发明实施方式中波峰检出方法流程图；
[0032]
图7是本发明实施方式的人员经过方向检测效果图。
具体实施方式
[0033]
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本技术所附权利要求书所限定的范围。
[0034]
本发明的实施方式涉及一种基于热释电红外信号的人员移动方向判断方法，包括：
[0035]
步骤(1)：通过pir传感器获取红外信号；
[0036]
步骤(2)：判断所述红外信号是否存在人员活动；
[0037]
步骤(3)：当存在人员活动时，根据所述红外信号判断人员活动的移动方向。
[0038]
以下对本实施方式进行详细介绍：
[0039]
如图1所示，pir传感器配套使用窄视角菲涅尔透镜，正对探测区域放置，当有目标人员从pir传感器正前方经过，cpu将获取到相应的电信号。如图1(a)所示，当人员正方向经过，cpu获得如图2(c)所示的波形；如图1(b)所示，当人员反方向经过，cpu获得如图2(e)所示的波形。算法根据波形的特征，首先判断出是否检测到人员活动，若已检测到人员活动，则进一步判断人员的移动方向。
[0040]
本实施方式中规定的有效感应距离为1m～30m(如图1所示)，通常pir传感器对人员正常步速行走感应到的信号(以下简称有效信号)频率在0.5hz～2.5hz之间，距离较远时，有效信号频率段较低，距离较近时，有效信号频率段较高。
[0041]
本实施方式将采样率设置为200hz，每次计算所用的信号长度为5.12s，即每次采样的红外信号x包括1024个采样点x(k)，k＝0,1,2,...,1023，即单次用于判断的信号样本组成为：
[0042]
x(0),x(1),...,x(255),x(256),x(257),x(258),...,x(511),
[0043]
x(512),x(513),...,x(767),x(768),x(769),...,x(1023)
[0044]
其中，x(0),x(1),...,x(255)为第一组信号(时间长度为1.28s)，x(256),x(257),...,x(511)为第二组信号(时间长度为1.28s)，x(512),x(513),...,x(767)为第三组信号(时间长度为1.28s)，x(768),x(769),...,x(1023)为第四组信号(时间长度为1.28s)。需要注意的是，本实施方式将信号重叠率设置为75％，因此在本次信号采集过程中，除了第四组信号是当前新采集的，第一组信号、第二组信号和第三组信号均来自前一次用于检测的红外信号x，即每次用于检测的信号均会用到上次用于检测的信号的后面75％的数据。
[0045]
上述配置既能保证检测的及时性，又能保证信号长度足够包含人员经过的整个过程。为了保障算法具备较低的虚警率和较高的准确率，本实施方式的方法流程如图3所示，主要分为两个步骤，第一步检测是否存在人员活动，第二步进行人员移动方向判断，具体描述如下：
[0046]
第一步，如图4所示为判断探测范围内是否有人员活动，iir带通滤波器的带宽设置为0.44hz～3hz，有效滤除了无效的直流偏移和高频扰动。图2(c)为获取的原始信号，图2(d)为滤波后的信号，图2(e)为滤波前的信号，图2(f)为滤波后的信号。
[0047]
进一步地，将滤波后的信号进行fft变换，获取到信号的频域特性。在频谱图中，根据(1)式计算0.5hz～3hz频率段的能量es，若能量es大于第一能量阈值ths，则认为有人员活动；否则认为不存在人员活动；能量es的公式如下：
[0048][0049]
其中，n为频域信号长度，x(n)为频点n下的幅值，n∈[0,n-1]，x
*
(n)为x(n)的共轭。
[0050]
根据采样率fs＝200hz，信号样本长度为1024个采样点，得到频谱图中的频率分辨率约为200hz
÷
1024＝0.195hz。因此要计算0.5～2.5hz带宽的能量，在用式(1)求和时，本实施方式中n的范围取2～13。
[0051]
此外，在这一步中，本实施方式还分别计算了0.5～1hz、1～1.7hz、1.7～2.5hz的能量，分别定义为e0、e1、e2。这里主要用于得到有效信号的能量主要集中在哪个频率段，用
于第二步的移动方向判断。
[0052]
第二步，根据有效信号的波峰波谷的先后出现顺序判断人员移动方向，流程图如图5所示。
[0053]
大量实验证，人员经过或其他扰动导致的信号波形有以下两类特征：
[0054]
一、连续的两个波峰或波谷，判断为无效特征。
[0055]
二、人员正方向经过时，信号先出现波谷，后出现波峰；人员反方向移动时，信号先出现波峰，后出现波谷。
[0056]
根据上述特征，只需要准确的识别出信号的有效波峰、有效波谷，以及出现的先后顺序，波峰的检出方法如图6所示。
[0057]
规定一个检测信号样本x为：x(0),x(1),...,x(1023)，其中，x(1023)为当前采样时刻点。将x中第k个采样点x(k)(k＝0,1,2,...,1023)与左右相邻的若干个采样点比较，左邻域宽度设置为mpd个采样点，右邻域宽度也设置为mpd个采样点，若x(k)为最大值，则暂定x(k)为预选峰值点。按照上述方法，再将第k+mpd个采样点作为下一个检测点找出预选峰值点，直到采样点检测完毕，将所有预选峰值点全部保存下来。为了剔除无效的预选峰值点，将所有预选峰值点与阈值th
p
进行比较，小于th
p
的预选峰值点被删除。本实施方式令k＝10，即从1024个采样点(x(0),x(1),...,x(1023))中的第11个采样点开始进行比较。
[0058]
为了检测到有效的波峰，避免获取到虚假波峰，当信号频率较高时，检测宽度设置较窄，反之，检测宽度设置较宽。因此规定：当e0＞th0时，mpd＝128；再者，当e1＞th0时，mpd＝64；最后，当e2＞th0时，mpd＝32，其中，th0表示第二能量阈值。这三个判断条件的优先级从低到高，即先将e0和th0进行比较，若不满足e0＞th0，再将e1和th0进行比较，若不满足e1＞th0，再将e2和th0进行比较，若三个条件都不满足，则将mpd＝64。
[0059]
进一步地，将信号样本取相反数，即令y＝-x，获得样本y(0),y(1),...,y(1023)，采用上述方法可获得样本y的有效波峰，即为样本x的有效波谷。检测效果如图7(g)、图7(h)所示。
[0060]
由于每次用于检测的信号样本都与上次检测的信号样本有75％的交叠，为了避免同一段有效信号(人员经过产生的信号)被连续两次或三次捕获，导致重复判断，当判断出移动方向后，舍弃有效信号段及之前的信号段，待cpu重新获取了1024个采样点(5.12s的数据)，再进行判断。
[0061]
由此可见，本发明通过计算能量能够检测出是否存在人员活动，有效降低虚警率，还能检测出人员移动方向；本发明在检测人员移动方向时，计算有效信号频段中的三个信号子频段的能量，进而判断出有效信号主要集中在三个子频段中的哪一个，进而能够有效检测出有效波峰和有效波谷。