基于静电信息的室内人员定位系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种基于静电信息的室内人员定位系统与方法，该系统包括静电电位监测子系统：包括多个静电电位传感器，围绕人体设置，用于实时对运动人体产生的静电信号进行采集、放大后传输；计算机，与静电电位监测子系统通信连接，对多个静电电位传感器传输的感应信号进行数字化采集、处理；并将处理后的所有数据输入训练好的人体定位模型，确定人体实时坐标，所述人体定位模型为通过静电电位监测子系统实时获取的人体静电实测数据，和人体定位装置实时获取的人体测距数据对符号回归算法训练获得。本发明专利技术实现了静电带电运动人体的非接触式、远距离监测与定位反演。远距离监测与定位反演。远距离监测与定位反演。

【技术实现步骤摘要】
基于静电信息的室内人员定位系统及方法


[0001]本文件涉及智慧城市与静电电位监测
，尤其涉及基于静电信息的室内人员定位系统与方法。

技术介绍

[0002]运动过程中，人体与物体的快速接触分离，会使静电荷在身上不断积聚，表现为静电电位的升高。当静电电位超过周围介质(例如空气)的击穿电压时，就会发生静电放电现象。静电能量在几纳秒的时间内迅速释放，形成高电压、瞬态大电流并伴随强电磁辐射，会对微电子器件、易燃易爆危险品等静电敏感物质造成严重危害。因此，在医疗防疫、食品安全、电子工业和能源化工等领域，实时监测运动人体的静电电位对于风险预测、事故定位、归因分析以及防护设计等方面都具有重要价值。
[0003]现有静电电位测量方法分为接触式和非接触式，其中，接触式方法是指被测带电体与静电计的输入电极直接接触或者电气连接，并且静电计需要与大地电气连接，从而获得参考地(Ground Reference)电位。因此，接触式方法的便携性和离线测量能力不能满足运动人体测试的要求。非接触式方法是基于静电感应或光学原理，通过测量静电场强等参数间接得到带电体的静电电位。主要包括场磨式和直接感应式；场磨式方法利用屏蔽电极的机械运动(如旋叶、振容或微机电(MEMS))调制传感器感应电极与被测带电体之间的静电场，实现直流静电场的交流调制，进而利用成熟的微弱交流信号放大电路(例如相敏检波)实现静电电位测试。这类方法感应电极的机械结构复杂，容易受到震动冲击影响，通常要求测试距离固定(几厘米之内)，响应时间长(0.1秒左右)，不能满足人体静电电位远距离实时测量的要求。
[0004]现有人体静电电位的检测主要使用直接感应方式，是利用带电体与感应电极之间的相对位移调制静电场，利用超高输入电阻和超低输入电容的准直流放大电路测试带电体的静电电位，例如现有技术中方法，如基于EPIC的稀疏低功耗传感器网络，通过测试人体静电电位实现1.5m以内呼吸监测，并通过测试人体运动对工频电场的扰动实现了人员室内定位，利用4个传感器在3m*4m 范围内达到0.1m的定位误差。如基于EPIC实现了一种名为“鸭嘴兽”的室内定位和人员识别系统，基于物理分析提出了一种远距离非接触式测试人体静电电位的数学模型，在2m*2.5m范围内布置了6个传感器，测试人体的定位误差是0.16m。以上系统的测试范围和准确度主要受EPIC芯片性能的影响，不能灵活调整单个传感器的测试范围和频响特性，只能通过增加传感器数量和密度来提高系统的测试范围和准确度。
[0005]另外，在静电电位监测的实际应用场景中，接地体分布并不规则，例如房间中央可能有柱子、防静电桌和接地金属车等。接地体与运动人体的相对位置会显著影响空间静电场的分布，进而影响静电传感器上的信号输出。另一方面，被测人体的身高、步幅、步频、鞋子和衣着等个体运动特征，也会影响静电传感器上的信号特征。因此，在实际场景物理信息(房间结构、接地体分布和传感器位置等)未知的条件下，从人体静电电位到传感器输出的正向数学建模方法的准确性难以保证，从而严重影响其对测试结果补偿的精度。这种基于
物理信息的数学建模方法严重依赖于先验知识，只能根据实际应用场景修订模型，模型的通用性差，相应的传感器补偿方法的准确度和稳定性不好。
[0006]有鉴于此，为了解决上述问题，亟需提供一种基于现场测试数据，在线机器学习的静电传感器数据挖掘方法，实现运动人体的静电信号实现了室内反演定位方法。

技术实现思路

[0007]本说明书一个或多个实施例提供了一种基于静电信息的室内人员定位系统，包括：
[0008]静电电位监测子系统：包括多个静电电位传感器，围绕人体设置，用于实时对运动人体产生的静电信号进行采集、放大后传输；
[0009]计算机，与静电电位监测子系统通信连接，对多个静电电位传感器传输的感应信号进行数字化采集、处理；并将处理后的所有数据输入训练好的人体定位模型，确定人体实时坐标。
[0010]所述人体定位模型为通过静电电位监测子系统实时获取的人体静电实测数据，和人体定位装置实时获取的人体测距数据对符号回归算法训练获得。
[0011]本说明书一个或多个实施例提供了一种基于静电信息的室内人员定位方法，用于上述所述的基于静电信息的室内人员定位系统，所述方法包括：
[0012]通过围绕人体设置的多个静电电位传感器实时采集运动人体产生的静电信号，放大处理后传输至计算机；
[0013]计算机对接收的感应信号进行数字化采集、处理，并将所有处理后的数据输入训练好的人体定位模型，确定人体实时坐标，其中，
[0014]所述人体定位模型为通过静电电位监测子系统实时获取的人体静电实测数据，和人体定位装置实时获取的人体测距数据对符号回归算法训练获得。
[0015]本说明书一个或多个实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并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述所述初始人体定位模型训练方法和基于静电信息的室内人员定位方法。
[0016]本说明书一个或多个实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述初始人体定位模型训练方法和基于静电信息的室内人员定位方法。
[0017]本专利技术提供的人体定位系统，无需利用实际应用场地的物理信息进行数学建模，而是利用现场实测数据训练符号回归模型，挖掘实际场景中从人体静电电位到传感器信号的传递函数，实现传感器的补偿和人员的定位。原型试验系统简单实用，灵活性高且易于集成，方便应用于大量需要实时监测运动人体静电电位的应用场景。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1为本专利技术提供的基于静电信息的室内人员定位系统示意图；
[0020]图2为本专利技术提供的基于静电信息的室内人员定位系统中模型训练系统示意图；
[0021]图3为本专利技术提供的基于静电信息的室内人员定位系统中静电电位传感器电路测量人体静电电位原理图；
[0022]图4为本专利技术提供的基于静电信息的室内人员定位系统中符号回归算法的数据结构示意图；
[0023]图5为本专利技术提供的计算机对采集人体静电电位信号进行清洗的前后对比图，其中，
[0024]图(a)为计算机采集的5路静电电位信号原始曲线图，图(b)为对图(a) 进行数据清洗后的曲线图；
[0025]图6为本专利技术提供的人体定位系统对运动人体轨迹坐标测试曲线图，其中，
[0026]左图是运动轨迹，右上图为X坐标，由下图为Y坐标；
[0027]图7为本专利技术提供计算机对静电信号和测距信号的对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于静电信息的室内人员定位系统，其特征在于，包括：静电电位监测子系统：包括多个静电电位传感器，围绕人体设置，用于实时对运动人体产生的静电信号进行采集、放大后传输；计算机，与静电电位监测子系统通信连接，对多个静电电位传感器传输的感应信号进行数字化采集、处理；并将处理后的所有数据输入训练好的人体定位模型，确定人体实时坐标。所述人体定位模型为通过静电电位监测子系统实时获取的人体静电实测数据，和人体定位装置实时获取的人体测距数据对符号回归算法训练获得。2.如权利要求1所述的基于静电信息的室内人员定位系统，其特征在于，包括用于训练初始人体定位模型的模型训练系统，该系统包括：人体静电监测系统，包括，静电电位监测子系统，设置多个静电电位传感器，围绕人体设置，用于实时对运动人体产生的静电感应信号进行采集、放大后传输；人体定位校准系统，包括用于获取人体位置的人体定位装置；与人体定位装置配合设置，且用于人体定位的三个基站传感器，实现获取人体定位数据，并将实时获取人体坐标数据传输至计算机；计算机，与人体校准定位系统中坐标原点传感器通信连接；对接收的定位数据及感应信号进行数字化采集、处理，再对所有数据进行对齐处理后输入至初始人体定位模型对模型进行训练，直至模型的预测输出响应与目标输出响应的误差最小，则获得训练好的人体定位模型；其中，初始人体静电电位预测模型使用适应度函数衡量输出响应与目标输出响应，且使用均方根误差计算，直至表达式满足所需精确度或达到优化时间。3.如权利要求1或2所述的非接触式远距离监测静电电位的系统，其特征在于，所述静电电位传感器包括静电感应信号放大电路和感应电极；感应电极，用于感应运动人体的静电信号；静电感应信号放大电路，用于对感应信号进行放大与滤波处理。4.如权利要求1所述的基于静电信息的室内人员定位系统，其特征在于，所述计算机对接收的静电感应信号进行数据清洗处理，包括数据的滤波、降采样和去偏移的操作；对接收的定位信号进行平滑处理；将处理后的所有数据进行对齐操作。5.基于静电信息的室内人员定位方法，其特征在于，用于权利要求1至4中任一项所述的基于静电信息的室内人员定位系统，所述方法包括：通过围绕人体设置的多个静电电位...

【专利技术属性】
技术研发人员：满梦华，魏明，
申请(专利权)人：中国人民解放军陆军工程大学，
类型：发明
国别省市：