行人脚步的自适应检测方法和装置制造方法及图纸

技术编号:26688705 阅读:18 留言:0更新日期:2020-12-12 02:36
本发明专利技术提供了行人脚步的自适应检测方法和装置,包括:获取信号幅度数据矩阵;根据信号幅度数据矩阵中传感器数据的数量,得到训练区域和保护区域;根据训练区域和保护区域,得到门限训练区域;对门限训练区域中的传感器数据进行计算,得到检测门限值;将信号幅度数据矩阵中传感器数据与检测门限值进行比较,得到目标检测结果,根据目标检测结果确定目标的状态,可以在噪声随时间变化的情况下,准确估计检测门限值,提高目标检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
行人脚步的自适应检测方法和装置
本专利技术涉及图像处理
,尤其是涉及行人脚步的自适应检测方法和装置。
技术介绍
智能地面是铺设于地面上的传感器,通过传感器可以感应踩在智能地面上的行人脚步。具体为:通过电感应原理将踩踏在地面上传感器的状态转化为电压信号,通过采集电路将电压信号转换为数字信号,并对数据信号进行存储。由于传感器和采集电路均存在噪声,当不存在行人脚步时,传感器采集的信号为噪声信号;当存在行人脚步时,传感器采集的信号为行人脚步信号与噪声信号的叠加。行人的脚步检测是对传感器采集的信号进行处理,判断传感器采集的信号中是否存在行人脚步信号的过程。目前,通过长期采集噪声数据,获取噪声数据的估计值,利用噪声数据的估计值设置门限。当传感器采集的信号大于门限,则认为检测到行人脚步。但是这种方法是通过长期观察噪声的方式得到噪声数据的估计值,噪声数据的估计值需要在噪声随时间稳定的前提下获取。当噪声随时间发生变化时,会导致噪声数据的估计值不准确,从而使行人脚步检测结果不准确。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术的目的在于提供行人脚步的自适应检测方法和装置,可以在噪声随时间变化的情况下,准确估计检测门限值,提高目标检测的准确性。第一方面,本专利技术实施例提供了行人脚步的自适应检测方法,所述方法包括:获取信号幅度数据矩阵;根据所述信号幅度数据矩阵中传感器数据的数量,得到训练区域和保护区域;根据所述训练区域和所述保护区域,得到门限训练区域;对所述门限训练区域中的传感器数据进行计算,得到检测门限值;将所述信号幅度数据矩阵中传感器数据与所述检测门限值进行比较,得到目标检测结果,根据所述目标检测结果确定目标的状态。进一步的,所述根据所述信号幅度数据矩阵中传感器数据的数量,得到训练区域和保护区域,包括:将所述信号幅度数据矩阵构成的区域作为所述训练区域;从所述训练区域中获取中心点的位置;根据所述中心点的位置和预设传感器数据的数量,构成所述保护区域;其中,所述预设传感器数据的数量是根据目标踩在智能地面上的传感器数据的个数确定的。进一步的,所述根据所述训练区域和所述保护区域,得到门限训练区域,包括:在所述训练区域中,将除所述保护区域以外的区域,作为所述门限训练区域。进一步的,对所述门限训练区域中的传感器数据进行计算,得到检测门限值,包括:对所述门限训练区域中的传感器数据对应的幅值求平均,得到所述门限训练区域内的噪声估计值;根据所述噪声估计值和预设系数,得到所述检测门限值;其中,所述预设系数是根据噪声的统计特性确定。进一步的,将所述信号幅度数据矩阵中传感器数据与所述检测门限值进行比较,得到目标检测结果,根据所述目标检测结果确定目标的状态包括,重复执行以下处理,直至所述信号幅度数据矩阵中的传感器数据均被遍历:从所述信号幅度数据矩阵中选取任一传感器数据作为当前传感器数据,并对所述当前传感器数据进行标记;将所述当前传感器数据对应的幅值与所述检测门限值进行比较;如果所述当前传感器数据对应的幅值大于所述检测门限值,则将所述当前传感器数据对应的幅值设置为1,并且确定所述目标存在;如果所述当前传感器数据对应的幅值小于所述检测门限值,则将所述当前传感器数据对应的幅值设置为0,并且确定所述目标不存在。第二方面,本专利技术实施例提供了行人脚步的自适应检测装置,所述装置包括:信号幅度数据矩阵获取单元,用于获取信号幅度数据矩阵;第一区域获取单元,用于根据所述信号幅度数据矩阵中传感器数据的数量,得到训练区域和保护区域;第二区域获取单元,用于根据所述训练区域和所述保护区域,得到门限训练区域;计算单元,用于对所述门限训练区域中的传感器数据进行计算,得到检测门限值;比较单元,用于将所述信号幅度数据矩阵中传感器数据与所述检测门限值进行比较,得到目标检测结果,根据所述目标检测结果确定目标的状态。进一步的,所述第一区域获取单元具体用于:将所述信号幅度数据矩阵构成的区域作为所述训练区域;从所述训练区域中获取中心点的位置;根据所述中心点的位置和预设传感器数据的数量,构成所述保护区域;其中,所述预设传感器数据的数量是根据目标踩在智能地面上的传感器数据的个数确定的。进一步的,所述第二区域获取单元具体用于:在所述训练区域中,将除所述保护区域以外的区域,作为所述门限训练区域。第三方面,本专利技术实施例提供了电子设备,包括存储器、处理器,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法。第四方面,本专利技术实施例提供了具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质,所述程序代码使所述处理器执行如上所述的方法。本专利技术实施例提供了行人脚步的自适应检测方法和装置,包括:获取信号幅度数据矩阵;根据信号幅度数据矩阵中传感器数据的数量,得到训练区域和保护区域;根据训练区域和保护区域,得到门限训练区域;对门限训练区域中的传感器数据进行计算,得到检测门限值;将信号幅度数据矩阵中传感器数据与检测门限值进行比较,得到目标检测结果,根据目标检测结果确定目标的状态,可以在噪声随时间变化的情况下,准确估计检测门限值,提高目标检测的准确性。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式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,下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式,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,还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例一提供的行人脚步的自适应检测方法流程图;图2为本专利技术实施例一提供的门限训练区域示意图;图3为本专利技术实施例一提供的不存在目标时的二维检测结果示意图;图4为本专利技术实施例一提供的不存在目标时的三维检测结果示意图;图5为本专利技术实施例一提供的存在目标时的二维检测结果示意图;图6为本专利技术实施例一提供的存在目标时的三维检测结果示意图;图7为本专利技术实施例二提供的行人脚步的自适应检测装置示意图。图标:1-信号幅度数据矩阵获取单元;2-第一区域获取单元;3-第二区域获取单元;4-计算单元;5-比较单元。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本专利技术一部分实施例,而不是全部的实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种行人脚步的自适应检测方法,其特征在于,所述方法包括:/n获取信号幅度数据矩阵;/n根据所述信号幅度数据矩阵中传感器数据的数量,得到训练区域和保护区域;/n根据所述训练区域和所述保护区域,得到门限训练区域;/n对所述门限训练区域中的传感器数据进行计算,得到检测门限值;/n将所述信号幅度数据矩阵中传感器数据与所述检测门限值进行比较,得到目标检测结果,根据所述目标检测结果确定目标的状态。/n

【技术特征摘要】
1.一种行人脚步的自适应检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取信号幅度数据矩阵;
根据所述信号幅度数据矩阵中传感器数据的数量,得到训练区域和保护区域;
根据所述训练区域和所述保护区域,得到门限训练区域;
对所述门限训练区域中的传感器数据进行计算,得到检测门限值;
将所述信号幅度数据矩阵中传感器数据与所述检测门限值进行比较,得到目标检测结果,根据所述目标检测结果确定目标的状态。


2.根据权利要求1所述的行人脚步的自适应检测方法,其特征在于,所述根据所述信号幅度数据矩阵中传感器数据的数量,得到训练区域和保护区域,包括:
将所述信号幅度数据矩阵构成的区域作为所述训练区域;
从所述训练区域中获取中心点的位置;
根据所述中心点的位置和预设传感器数据的数量,构成所述保护区域;
其中,所述预设传感器数据的数量是根据目标踩在智能地面上的传感器数据的个数确定的。


3.根据权利要求1所述的行人脚步的自适应检测方法,其特征在于,所述根据所述训练区域和所述保护区域,得到门限训练区域,包括:
在所述训练区域中,将除所述保护区域以外的区域,作为所述门限训练区域。


4.根据权利要求1所述的行人脚步的自适应检测方法,其特征在于,对所述门限训练区域中的传感器数据进行计算,得到检测门限值,包括:
对所述门限训练区域中的传感器数据对应的幅值求平均,得到所述门限训练区域内的噪声估计值;
根据所述噪声估计值和预设系数,得到所述检测门限值;
其中,所述预设系数是根据噪声的统计特性确定。


5.根据权利要求1所述的行人脚步的自适应检测方法,其特征在于,将所述信号幅度数据矩阵中传感器数据与所述检测门限值进行比较,得到目标检测结果,根据所述目标检测结果确定目标的状态包括,重复执行以下处理,直至所述信号幅度数据矩阵中的传感器数据均被遍历:
从所述信号幅度数据矩阵中选取任一传感器数据作为当前传感器数据,并对所述当前传感器数据进行标...

【专利技术属性】
技术研发人员:袁克亚姚东星杨伟清
申请(专利权)人:北京数衍科技有限公司
类型:发明
国别省市:北京;11

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