本发明专利技术提供了一种应用于空调的人体检测与定位方法、装置及智能感知系统，该方法包括：对空调场景下采集的人体红外图像进行阈值分割；对阈值分割后的图像进行目标边缘提取和跟踪，得到多个完整轮廓；对各完整轮廓进行外接矩形描述，形成多个矩形目标框；对多个矩形目标框通过人体约束进行筛选；根据人体目标对应的矩形目标框的中心位置相对于图像中心点的位置偏差确定待测人体目标相对于空调的方位；根据人体目标对应的矩形目标框下边线到图像底部的距离以及预先获取的矩形目标框下边线到图像底部的距离与人体到空调的距离之间的映射关系得到待测人体目标与空调的距离。本发明专利技术能够较准确地获取人体的方位及距离信息，辅助空调做出正确的判断。助空调做出正确的判断。助空调做出正确的判断。
【技术实现步骤摘要】
应用于空调的人体检测与定位方法、装置及智能感知系统
[0001]本专利技术涉及智能家居领域，尤其涉及一种应用于空调的人体检测与定位方法、装置及智能感知系统。
技术介绍
[0002]智能空调是智能家居体系重要的组成部分，它主要以实现空调的智能管理与控制为目标，在获得最佳体验的同时节省电力资源。目前，智能空调还只处于概念阶段，其核心是前端的传感系统和后端电机控制系统。
[0003]现有可应用在空调上的传感器模组一般以可见光摄像头传感器为主，极少数会用到热电堆模组。可见光模组采集场景数据，通过系统感知算法确定人体位置和姿态，辅助空调电机控制系统进行风力风向的调节，结合空调内置的温度传感器，进行空调温度的调节。热电堆传感器通过对场景热量分布的感知，大致确定人体方位和温度，辅助控制空调风扇和温感系统的调节。
[0004]可见光摄像头模组在光线不足的环境下成像不佳，极大影响感知算法的检测效果。且可见光摄像头模组对目标的纹理细节捕获较好，有暴露隐私的风险，故其在空调上应用受到极大限制。温度传感器只能测量局部温度，要对整个房间各个区域温度进行测量需要大量温度传感器，成本高、误差大且安装不便，不利于产品的推广使用。
[0005]热电堆传感器模组能同时捕捉到目标并测量温度，但其面阵小、能量弱，只能探测有限的距离范围，采用现有的基于热电堆传感器的人体检测与定位方法，在2
‑
3米外目标检测和测温效果差，所提供的判据不足以辅助空调做出正确的判断。
技术实现思路
[0006]为解决现有技术存在的上述至少部分问题，本专利技术提供一种应用于空调的人体检测与定位方法、装置及智能感知系统。
[0007]本专利技术是这样实现的：
[0008]第一方面，本专利技术提供一种应用于空调的人体检测与定位方法，包括以下步骤：
[0009]对空调场景下采集的人体红外图像进行阈值分割；
[0010]对阈值分割后的图像进行目标边缘提取和跟踪，得到多个完整轮廓；
[0011]对各完整轮廓进行外接矩形描述，形成多个矩形目标框；
[0012]对多个矩形目标框通过人体约束进行筛选，筛选出人体目标对应的矩形目标框；
[0013]根据人体目标对应的矩形目标框的中心位置相对于图像中心点的位置偏差确定待测人体目标相对于空调的方位；
[0014]根据人体目标对应的矩形目标框下边线到图像底部的距离以及预先获取的矩形目标框下边线到图像底部的距离与人体到空调的距离之间的映射关系得到待测人体目标与空调的距离。
[0015]进一步地，所述对空调场景下采集的人体红外图像进行阈值分割具体包括：
[0016]选用宽度为L的水平模板以步长为1遍历整幅图像，每遍历到一个位置计算水平模板覆盖像素的灰度值均值，将计算的灰度值均值作为低阈值，低阈值加上提前设定的偏移量作为高阈值，按照以下式(1)(2)(3)对当前各像素进行阈值化，直到完成整幅图像的阈值分割，停止遍历；
[0017][0018][0019]T
H
(x，y)＝T
L
(x，y)+offset
ꢀꢀ
(3)
[0020]其中，B(x，y)为阈值分割后像素点(x，y)的灰度值，I(x，y)为像素点(x，y)的原始灰度值，T
L
(x，y)为低阈值，T
H
(x，y)为高阈值，offset为偏移量。
[0021]进一步地，该方法还包括对阈值分割后的图像进行空洞填充和去噪处理，具体包括：
[0022]用3x3的腐蚀模板和膨胀模板进行开运算去除细小噪声；
[0023]用10x1的膨胀模板和3x3的腐蚀模板进行闭运算填充噪声。
[0024]进一步地，所述对阈值分割后的红外图像进行目标边缘提取和跟踪，得到多个完整轮廓，具体包括：
[0025]判断阈值分割后的二值图像是否是0
‑
1图像，若不是则进行0
‑
1映射转换为0
‑
1图像；
[0026]用4
‑
邻域或8
‑
邻域链码来跟踪边界像素，首先找到0
‑
1图像目标边界上的一个像素，然后以该像素为起始点，依次找出目标边界上的其余像素，直到回到起始点，完成该目标边界的跟踪，采用该方法依次完成所有目标边界的跟踪。
[0027]进一步地，所述对多个矩形目标框通过人体约束进行筛选，筛选出人体目标对应的矩形目标框，具体包括：
[0028]采用人体宽高比约束、人体最大最小面积约束和人体脚跟着地约束中的至少两种人体约束对多个矩形目标框进行筛选，筛选出人体目标对应的矩形目标框。
[0029]进一步地，所述根据人体目标对应的矩形目标框的中心位置相对于图像中心点的位置偏差确定待测人体目标相对于空调的方位具体包括：
[0030]图像中心点坐标为(x0，y0)，人体目标对应的矩形目标框左上角和右下角坐标分别为(x
min
，y
min
)和(x
max
，y
max
)，则人体相对空调风口偏移角为：
[0031][0032][0033][0034]其中θ为偏移角，(x
center
，y
center
)为人体中心位置坐标。
[0035]第二方面，本专利技术提供一种应用于空调的人体检测与定位装置，包括：
[0036]阈值分割模块，用于对空调场景下采集的人体红外图像进行阈值分割；
[0037]轮廓提取模块，用于对阈值分割后的图像进行目标边缘提取和跟踪，得到多个完整轮廓；
[0038]外接矩形描述模块，用于对各完整轮廓进行外接矩形描述，形成多个矩形目标框；
[0039]目标框筛选模块，用于对多个矩形目标框通过人体约束进行筛选，筛选出人体目标对应的矩形目标框；
[0040]目标方位确定模块，用于根据人体目标对应的矩形目标框的中心位置相对于图像中心点的位置偏差确定待测人体目标相对于空调的方位；
[0041]目标距离确定模块，用于根据人体目标对应的矩形目标框下边线到图像底部的距离以及预先获取的矩形目标框下边线到图像底部的距离与人体到空调的距离之间的映射关系得到待测人体目标与空调的距离。
[0042]第三方面，本专利技术提供一种应用于空调的智能感知系统，包括图像采集单元、图像分析单元、信息传送单元以及空调控制中心；
[0043]所述图像采集单元包括图像采集模块，所述图像采集模块用于通过红外热像仪采集空调场景下的人体图像序列；
[0044]所述图像分析单元包括人体检测与定位模块以及人体测温模块，所述人体检测与定位模块用于采用如上任一所述的方法对人体进行检测和定位；所述人体测温模块用于检测人体温度以及场景温度；
[0045]所述信息传送单元将图像分析单元获取到的信息打包发送给空调控制中心；
[0046]本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种应用于空调的人体检测与定位方法，其特征在于，包括以下步骤：对空调场景下采集的人体红外图像进行阈值分割；对阈值分割后的图像进行目标边缘提取和跟踪，得到多个完整轮廓；对各完整轮廓进行外接矩形描述，形成多个矩形目标框；对多个矩形目标框通过人体约束进行筛选，筛选出人体目标对应的矩形目标框；根据人体目标对应的矩形目标框的中心位置相对于图像中心点的位置偏差确定待测人体目标相对于空调的方位；根据人体目标对应的矩形目标框下边线到图像底部的距离以及预先获取的矩形目标框下边线到图像底部的距离与人体到空调的距离之间的映射关系得到待测人体目标与空调的距离。2.如权利要求1所述的应用于空调的人体检测与定位方法，其特征在于，所述对空调场景下采集的人体红外图像进行阈值分割具体包括：选用宽度为L的水平模板以步长为1遍历整幅图像，每遍历到一个位置计算水平模板覆盖像素的灰度值均值，将计算的灰度值均值作为低阈值，低阈值加上提前设定的偏移量作为高阈值，按照以下式(1)(2)(3)对当前各像素进行阈值化，直到完成整幅图像的阈值分割，停止遍历；割，停止遍历；T
H
(x，y)＝T
L
(x，y)+offset
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)其中，B(x，y)为阈值分割后像素点(x，y)的灰度值，I(x，y)为像素点(x，y)的原始灰度值，T
L
(x，y)为低阈值，T
H
(x，y)为高阈值，offset为偏移量。3.如权利要求1所述的应用于空调的人体检测与定位方法，其特征在于，该方法还包括对阈值分割后的图像进行空洞填充和去噪处理，具体包括：用3x3的腐蚀模板和膨胀模板进行开运算去除细小噪声；用10x1的膨胀模板和3x3的腐蚀模板进行闭运算填充噪声。4.如权利要求1所述的应用于空调的人体检测与定位方法，其特征在于，所述对阈值分割后的红外图像进行目标边缘提取和跟踪，得到多个完整轮廓，具体包括：判断阈值分割后的二值图像是否是0
‑
1图像，若不是则进行0
‑
1映射转换为0
‑
1图像；用4
‑
邻域或8
‑
邻域链码来跟踪边界像素，首先找到0
‑
1图像目标边界上的一个像素，然后以该像素为起始点，依次找出目标边界上的其余像素，直到回到起始点，完成该目标边界的跟踪，采用该方法依次完成所有目标边界的跟踪。5.如权利要求1所述的应用于空调的人体检测与定位方法，其特征在于，所述对多个矩形目标框通过人体约束进行筛选，筛选出人体目标对应的矩形目标框，具体包...
【专利技术属性】
技术研发人员：田鹏，崔昌浩，龚忠毅，
申请(专利权)人：武汉高德智感科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。