目标检测系统及方法技术方案

本发明专利技术揭示了一种目标检测系统及方法，所述目标检测系统包括：PIR感测模块，用以做第一阶段目标物侦测；在PIR感测模块量测到有遮蔽物出现时，会发出中断信号告知系统，并录下遮蔽物出现后的PIR信号；自编码器，用以将所述PIR感测模块获取的PIR信号根据PIR信号特征进行二分类检测，以过滤掉多数的误唤醒结果；训练模块，用以透过立即存取PIR信号的数据纪录方式准确取得目标物电位特征资料并使用无监督训练的方式训练自编码器，使其能够重建目标物信号。本发明专利技术提出的目标检测系统及方法，可在低功耗的条件下快速且准确地分辨是否有目标物靠近。标物靠近。标物靠近。

【技术实现步骤摘要】
目标检测系统及方法


[0001]本专利技术属于智能安防
，涉及一种智能安防系统，尤其涉及一种目标检测系统及方法。

技术介绍

[0002]在边缘端产品上做目标物检测需要符合低功耗的需求，所以通常会使用多级唤醒的方式，先使用PI R传感器做第一阶段的唤醒再使用相机去进行第二阶段的目标物识别，然而因为传感器的高误触率，会造成有额外电量的耗费在错误的唤醒以及拍摄影像上。
[0003]有鉴于此，如今迫切需要设计一种新的目标检测方式，以便克服现有目标检测方式存在的上述至少部分缺陷。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种目标检测系统及方法，可在低功耗的条件下快速且准确地分辨是否有目标物靠近。
[0005]为解决上述技术问题，根据本专利技术的一个方面，采用如下技术方案：
[0006]一种目标检测系统，所述目标检测系统包括：
[0007]PI R感测模块，用以做第一阶段目标物侦测，在PI R感测模块量测到有遮蔽物出现时，会发出中断信号告知系统，并录下遮蔽物出现后的PI R信号；
[0008]自编码器，用以将所述PI R感测模块获取的PI R信号根据PI R信号特征进行二分类检测，以过滤掉多数的误唤醒结果；以及
[0009]训练模块，用以透过立即存取PI R信号的数据纪录方式准确取得目标物电位特征资料并使用无监督训练的方式训练自编码器，使其能够重建目标物信号。
[0010]作为本专利技术的一种实施方式，所述训练模块用以利用AI模型对PI R信号特征进行辨识减少第一阶段唤醒的误触，降低后续相机唤醒次数并减少整体功耗。
[0011]作为本专利技术的一种实施方式，所述训练模块包括重建单元，用以由PI R感测模块在遇到遮蔽物时回传中断信号后的N笔资料并将其输入针对特定目标物训练的自编码器，自编码器对信号进行重建；
[0012]若属于目标物类别，则重建误差小于一阈值；若不属于目标物类别，则无法重建信号；重建误差大于一阈值；
[0013]准确地把目标物与非目标物的类别分开，若是属于目标物类别则启动后续动作，减少相机错误唤醒以降低功耗。
[0014]作为本专利技术的一种实施方式，所述PI R感测模块接收到特定波长范围的红外线，会影响到传感器的接收器元件，产生电位差的信号，人体体温在36.5℃，这时人体会自然释放出红外线，波长约在9000nm～10000nm；此为人体自然的发出波长范围，和其他无生命的物体相比较，人体发出的红外线是有鉴别度的(温体动物也会发出接近的波段)；针对此特性，PI R感测模块侦测到遮蔽物后(发出中断信号)会立刻将后续N笔信号(以人为例取16
笔)纪录下来，并藉由此独特的信号作为判断是否为人的特征。
[0015]作为本专利技术的一种实施方式，所述自编码器对PI R产生的信号进行目标物检测。使用已经取得的PI R特征训练自编码器，训练的目标函式为使重建信号与输入信号的重建误差越小越好，最终得到的自编码器能够准确重建目标物的PI R特征；反之，若PI R特征非目标物，则会得到重建误差，透过设定重建误差的阈值得出是否检测到正确目标物；
[0016]所述自编码器包括编码器和解码器，分别做压缩与解压缩的动作；若能够成功重建信号，则表示该信号有与目标物相似的映射关系，视为同一个类别；
[0017]所述自编码器用以把目标物与非目标物的类别分开，若是属于目标物类别则启动后续动作，减少相机错误唤醒以降低功耗。
[0018]根据本专利技术的另一个方面，采用如下技术方案：一种目标检测方法，所述目标检测方法包括：
[0019]PI R信号获取步骤；PI R感测模块获取遮蔽物出现后的PI R信号；
[0020]分类检测步骤；自编码器将所述PI R感测模块获取的PI R信号根据PI R信号特征进行二分类检测，以过滤掉多数的误唤醒结果；以及
[0021]训练步骤；透过立即存取PI R信号的数据纪录方式准确取得目标物电位特征资料并使用无监督训练的方式训练自编码器，使其能够重建目标物信号。
[0022]作为本专利技术的一种实施方式，所述训练步骤中，利用AI模型对PI R信号特征进行辨识减少第一阶段唤醒的误触，降低后续相机唤醒次数并减少整体功耗。
[0023]作为本专利技术的一种实施方式，所述训练步骤包括由PI R感测模块在遇到遮蔽物时回传中断信号后的N笔资料并将其输入针对特定目标物训练的自编码器，自编码器对信号进行重建；
[0024]若属于目标物类别，则重建误差小于一阈值；若不属于目标物类别，则无法重建信号；重建误差大于一阈值；
[0025]准确地把目标物与非目标物的类别分开，若是属于目标物类别则启动后续动作，减少相机错误唤醒以降低功耗。
[0026]作为本专利技术的一种实施方式，所述PI R感测模块接收到特定波长范围的红外线，会影响到传感器的接收器元件，产生电位差的信号，人体体温在36.5℃，这时人体会自然释放出红外线，波长约在9000nm～10000nm；此为人体自然的发出波长范围，和其他无生命的物体相比较，人体发出的红外线是有鉴别度的(温体动物也会发出接近的波段)；针对此特性，PI R感测模块侦测到遮蔽物后(发出中断信号)会立刻将后续N笔信号(以人为例取16笔)纪录下来，并藉由此独特的信号作为判断是否为人的特征。
[0027]作为本专利技术的一种实施方式，所述自编码器对PI R产生的信号进行目标物检测。使用已经取得的PI R特征(目标物为人)训练自编码器，训练的目标函式为使重建信号与输入信号的重建误差越小越好，最终得到的自编码器能够准确重建目标物的PI R特征；反之，若PI R特征非目标物，则会得到很大的重建误差，透过设定一重建误差的阈值得出是否检测到正确目标物；
[0028]所述自编码器包括编码器和解码器，分别做压缩与解压缩的动作；若能够成功重建信号，则表示该信号有与目标物相似的映射关系，视为同一个类别；
[0029]把目标物与非目标物的类别分开，若是属于目标物类别则启动后续动作，减少相
机错误唤醒以降低功耗。
[0030]本专利技术的有益效果在于：本专利技术提出的目标检测系统及方法，可在低功耗的条件下快速且准确地分辨是否有目标物靠近。
附图说明
[0031]图1为本专利技术一实施例中目标检测系统的组成示意图。
[0032]图2为本专利技术一实施例中目标检测方法的流程图。
[0033]图3为本专利技术一实施例中使用PI R感测电路系统提取目标物特征波型示意图。
[0034]图4为本专利技术一实施例中使用自编码器进行目标物检测示意图。
[0035]图5为本专利技术一实施例中自编码器架构示意图。
[0036]图6为本专利技术一实施例中PI R特征透过自编码器进行第一阶段目标物检测示意图。
具体实施方式
[0037]下面结合附图详细说明本专利技术的优选实施例。
[0038]为了进一步理解本专利技术，下面结合实施例对本专利技术优选实施方案进行描述，但本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标检测系统，其特征在于，所述目标检测系统包括：PIR感测模块，用以做目标物侦测，在PIR感测模块量测到有遮蔽物出现时，会发出中断信号告知系统，并录下遮蔽物出现后的PIR信号；自编码器，用以将所述PIR感测模块获取的PIR信号根据PIR信号特征进行二分类检测，以过滤掉多数的误唤醒结果；以及训练模块，用以透过立即存取PIR信号的数据纪录方式准确取得目标物电位特征资料并使用无监督训练的方式训练自编码器，使其能够重建目标物信号。2.根据权利要求1所述的目标检测系统，其特征在于：所述训练模块用以利用AI模型对PIR信号特征进行辨识减少第一阶段唤醒的误触，降低后续相机唤醒次数并减少整体功耗。3.根据权利要求1所述的目标检测系统，其特征在于：所述训练模块包括重建单元，用以由PIR感测模块在遇到遮蔽物时回传中断信号后的若干笔资料并将其输入针对特定目标物训练的自编码器，自编码器对信号进行重建；若属于目标物类别，则重建误差小于一阈值；若不属于目标物类别，则无法重建信号；重建误差大于一阈值；准确地把目标物与非目标物的类别分开，若是属于目标物类别则启动后续动作，减少相机错误唤醒以降低功耗。4.根据权利要求1所述的目标检测系统，其特征在于：所述PIR感测模块接收到特定波长范围的红外线，会影响到传感器的接收器元件，产生电位差的信号；所述PIR感测模块侦测到遮蔽物后会立刻将后续若干笔信号纪录下来，并藉由此独特的信号作为判断是否为人的特征。5.根据权利要求1所述的目标检测系统，其特征在于：所述自编码器对PIR产生的信号进行目标物检测；使用已经取得的PIR特征训练自编码器，训练的目标函式为使重建信号与输入信号的重建误差越小越好，最终得到的自编码器能够准确重建目标物的PIR特征；反之，若PIR特征非目标物，则会得到重建误差，透过设定重建误差的阈值得出是否检测到正确目标物；所述自编码器包括编码器和解码器，分别做压缩与解压缩的动作；若能够成功重建信号，则表示该信号有与目标物相似的映射关系，视为同一个类别；所述自编码器用以把目标物与非目标物的类别分开，若是属于目标物类别则启动后续动作，...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑岚心，萧文远，连育广，
申请(专利权)人：博流智能科技南京有限公司，
类型：发明
国别省市：