CN105652683A - 基于人体红外特征识别人体的能源控制方法及其*** - Google Patents

基于人体红外特征识别人体的能源控制方法及其*** Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于人体红外特征识别人体的能源控制方法，包括步骤：设置在能源控制区域内的红外特征传感器采集进入能源控制区域内的人体红外特征信号；人体识别处理模块对采集到的人体红外特征信号进行处理，得到区域内人体数目以及人员活动状态数据；能源控制模块收到所述区域内人体数目以及人员活动状态数据后，所述能源控制模块对所述区域内人体数目以及人员活动状态数据进行判断，根据判断结果进行能源控制。本方法通过在能源控制***中加入能通过人体红外特征识别能源控制区域内有无人员存在以及人员活动状态数据，用于自动控制能源控制***是否开启节能模式。实现无需人员手动的切换能源控制***的节能和非节能模式。

Description

基于人体红外特征识别人体的能源控制方法及其***
技术领域
本发明涉及一种基于人体红外特征识别人体的能源控制***及能源控制方法，属于智能能源控制领域，也属于节能环保技术领域和智能家居领域。
背景技术
目前现有的智能家居能源控制***，有使用摄像头来判断家中用户的位置或数量，通过处理器来开启或关闭能源控制***，但摄像头长期运行，能源消耗大，且录制的视频或图像数据处理信息量大，使得能源控制***响应判断速度时常卡顿，令录制的视频或图像数据容易泄露隐私。
在此基础上，本发明提供一种基于红外特征感应设备的能源控制***，即，基于人体红外特征识别人体的能源控制***，能够有效解决上述问题。
发明内容
本发明的目的就是克服上述缺点，提出一种基于人体红外特征识别人体的能源控制***及其能源控制方法，所采用的技术方案如下：
一种基于人体红外特征识别人体的能源控制方法，
所述方法包括如下步骤：
设置在能源控制区域内的红外特征传感器采集进入能源控制区域内的人体红外特征信号；
人体识别处理模块对采集到的人体红外特征信号进行处理，得到区域内人体数目以及人员活动状态数据；
能源控制模块收到所述区域内人体数目以及人员活动状态数据后，所述能源控制模块对所述区域内人体数目以及人员活动状态数据进行判断，根据判断结果进行能源控制。
进一步的，所述能源控制模块收到所述区域内人体数目以及人员活动状态数据后，所述能源控制模块对所述室内人体数目以及人员活动数据进行判断，根据判断结果进行能源控制，其包括步骤：
预先设定人体数目的预设阈值以及人员活动状态数据的预设阈值；
所述能源控制模块对所述室内人体数目与预先设定的人体数目的预设阈值进行比对判断，以及人员活动状态数据与预先设定的人员活动状态数据的预设阈值进行比对判断；根据判断结果进行能源控制。
优选的，所述能源控制模块收到所述区域内人体数目以及人员活动状态数据后，所述能源控制模块对所述区域内人体数目以及人员活动状态数据进行判断，根据判断结果进行能源控制包括：
当判断为室内人体数目大于或等于人体数目的预设阈值时，则关闭节能模式，开启能源；
当人员活动状态数据高于人员活动状态数据的预设阈值时，判断为人员活动状态数据为动态，则关闭节能模式，开启能源；
当判断为室内人体数目小于人体数目的预设阈值，人员活动状态数据高于人员活动状态数据的预设阈值时，则关闭节能模式，开启能源。
进一步的，能源控制模块收到所述区域内人体数目以及人员活动状态数据后，所述能源控制模块对所述区域内人体数目以及人员活动状态数据进行判断，根据判断结果进行能源控制还包括：
当判断为室内人体数目小于人体数目的预设阈值，人员活动状态数据小于人员活动状态数据的预设阈值时，则打开节能模式，关闭能源设备或将能源设备设置为低功耗或待机。
进一步的，所述能源控制模块收到所述区域内人体数目以及人员活动状态数据后，所述能源控制模块对所述室内人体数目以及人员活动数据进行判断，根据判断结果进行能源控制，其包括步骤：
预先设定人体数目的预设阈值以及人员活动状态数据的预设阈值；其中，人员活动状态数据的预设阈值包括：人员活动状态数据为静态特征的预设阈值，人员活动状态数据为动态特征的预设阈值；
则当获取的人员活动状态数据与人员活动状态数据为静态特征的预设阈值比对匹配时，判断为人员活动状态数据为静态，则打开节能模式，关闭能源设备或将能源设备设置为低功耗或待机；
当人员活动状态数据与人员活动状态数据为动态特征的预设阈值比对匹配时，则判断为人员活动状态数据为动态，则关闭节能模式，开启能源。
进一步的，所述方法还包括：
当判断为室内人体数目为零时，则打开节能模式，关闭能源设备或将能源设备设置为低功耗或待机。
进一步的，所述对采集到的人体红外特征信号进行处理，得到区域内人体数目以及人员活动状态数据包括步骤：将红外感应器采集到的红外点阵或队列信号进行处理，对红外点阵或者队列信号的特征值进行提取，红外点阵或队列信号特征值作为识别算法输入，识别算法输出人体识别信息，所述识别信息包括人体数目以及人员活动状态数据。
本发明还提供一种基于人体红外特征识别人体的能源控制***，所述能源控制***包括：红外特征传感模块，人体识别处理模块及能源控制模块；
其中，
所述红外特征传感模块采集红外特征信号，采集到的红外特征信号是红外点阵信号或者红外队列信号；所述红外特征传感器把采集到的红外特征信号传输到所述人体识别处理模块，所述人体识别处理模块对采集到的红外特征信号进行运算，得到区域内人体数目以及人员活动状态数据；所述能源控制模块收到所述区域内人体数目以及人员活动状态数据后，判断是开启或者关闭节能模式。其中，所述能源控制模块由信号处理单元，执行单元，电路转接控制设备或智能开关依次连接构成，其中，所述信号处理单元接收并处理来自所述区域内人体数目以及人员活动状态数据，将处理后的信号发送给所述执行单元，所述执行单元控制所述电路转接控制设备或智能开关开启或关闭节能模式。
进一步的，所述红外特征传感模块为红外接收设备，根据控制区域大小，设置合适的红外接收设备数目。
本方法通过在能源控制***中加入能通过人体红外特征识别室内有无人员存在以及人员活动状态数据，用于自动控制能源控制***是否开启节能模式。实现无需人员手动的切换能源控制***的节能和非节能模式。
附图说明
图1为本申请的基于人体红外特征识别人体的能源控制***的结构示意图；
图2为本申请的一种基于人体红外特征识别人体的能源控制方法的流程图；
图3为本申请的红外特征信号处理流程图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
如图1所示，如上图所示，一种基于人体红外特征识别人体的能源控制***包括：红外特征传感模块，人体识别处理模块及能源控制模块。所述红外特征传感模块采集红外特征信号，采集到的红外特征信号是红外点阵信号或者红外队列信号；所述红外特征传感器把采集到的红外特征信号传输到所述人体识别处理模块，所述人体识别处理模块对采集到的红外特征信号进行运算，得到区域内人体数目以及人员活动状态数据；所述能源控制模块收到所述区域内人体数目以及人员活动状态数据后，判断是开启或者关闭节能模式。
其中，红外特征传感模块为红外摄像机或红外接收设备用于采集红外特征信号，可以通过识别红外点阵或队列信号提供红外数据信息给处理模块。红外摄像机为一个或多个进行布置。可根据控制区域大小，设置合适的红外接收设备数目。例如可以每个房间一般布置1~2个红外摄像头。或者上述的红外特征传感器（点阵或者单列信号）有一定的视角，在有人活动的区域（比如每一个房间）布置一个，当人体在区域内任意位置，都会被上述红外特征传感器捕获。
红外特征传感器把采集到的红外特征信号传输到所述人体识别处理模块，处理模块内置人体识别算法，用于识别人体特征，得到区域内人体数目以及人员活动状态数据，进而判断几个人在室内，甚至结合与手机蓝牙的验证来匹配室内用户身份，根据预设定规则判断开启或关闭能源控制模块。
能源控制模块与人体识别处理模块连接，处理模块在接收到红外数据信息后，根据红外点阵采集信号得到室内的人员数据信息及人员活动状态数据信息，能源控制模块收到所述区域内人体数目以及人员活动状态数据后，所述能源控制模块对所述区域内人体数目以及人员活动状态数据进行判断，根据判断结果进行能源控制。所述能源控制模块由信号处理单元，执行单元，电路转接控制设备或智能开关依次连接构成，其中，所述信号处理单元接收并处理来自所述区域内人体数目以及人员活动状态数据，将处理后的信号发送给所述执行单元，所述执行单元控制所述电路转接控制设备或智能开关开启或关闭节能模式。
其中一个实施例为，所述能源控制模块对所述室内人体数目以及人员活动状态数据进行判断，具体为，信号处理单元中预先设定有人体数目的预设阈值以及人员活动状态数据的预设阈值；
所述能源控制模块的信号处理单元对所述室内人体数目与预先设定的人体数目的预设阈值进行比对判断，以及人员活动状态数据与预先设定的人员活动状态数据的预设阈值进行比对判断；并将对比判断后的数据信息发送给所述执行单元，将处理后的信号发送给所述执行单元根据判断结果进行能源控制。
如图2所示，一种基于人体红外特征识别人体的能源控制方法的步骤示意图。
一种基于人体红外特征识别人体的能源控制方法，包括如下步骤：
设置在能源控制区域内的红外特征传感器采集进入能源控制区域内的人体红外特征信号；
人体识别处理模块对采集到的人体红外特征信号进行处理，包括步骤：将红外感应器采集到的红外点阵或队列信号进行处理，对红外点阵或者队列信号的特征值进行提取，红外点阵或队列信号特征值作为识别算法输入，识别算法输出人体识别信息，所述识别信息包括人体数目以及人员活动数据。得到室内有几个人的输出信号。其中一个实施例为，上述的红外特征传感器（点阵或者单列信号）有一定的视角，在有人活动的区域（比如每一个房间）布置一个，当人体在区域内任意位置，都会被上述红外特征传感器捕获。
能源控制模块收到所述区域内人体数目以及人员活动状态数据后，所述能源控制模块对所述区域内人体数目以及人员活动状态数据进行判断，根据判断结果进行能源控制。
具体的，人体识别算法的步骤如下：采集红外点阵信号（可按周期提取点阵信号数据信息），红外点阵信号预处理，红外点阵信号特征值提取，红外点阵信号特征值作为识别算法输入，识别算法输出人体识别信息（包括是否有人，几个人）。其中，红外点阵信号预处理包括：去掉干扰信号，提取有效信息；
红外点阵信号特征值为将预处理后得到的有效信息进行整理得到的图像特征，如根据点阵信息判断面积，形状，大小，曲线等特征。
红外点阵信号特征值作为识别算法输入，识别算法输出人体识别信息：主要方法是对红外点阵信号特征值的数据机器学习处理，使用的算法可以是神经网络（人工神经网络），和/或其他机器学习算法，通过算法判断是否为人体特征信息，后输出人体数目和人员活动状态数据。其中人员活动状态数据为根据人体特征信息判断出活动状态数据，例如得到的人体红外特征值为形状或轮廓，则进而根据形状或轮廓判断其动作为静态或活动状态等。
所述其他机器学习算法例如红外点阵信号特征值作为识别算法输入，识别算法输出人体识别信息：对红外点阵信号特征值的数据进行逐一比对，匹配和组合，判断是否为人体特征信息，后输出。
其中一个实施例为，如图3所示，红外传感器周期获取红外点阵数据，红外点阵信号预处理（预处理可以包括信号增强，二值化，滤波处理等，用以去掉干扰信号，提取有效信息），预处理后的信号需要进行人体红外特征值提取（特征值可以是形状，轮廓等特征，以及其他经过变化后的特征向量），红外点阵信号特征值为将预处理后得到的有效信息进行整理得到的图像特征，如根据点阵信息判断面积，形状，大小，曲线等特征。提取后的特征向量作为识别算法的一种输入，得到算法结果。识别算法输出人体识别信息：主要方法是对红外点阵信号特征值的数据机器学习处理，使用的算法可以是神经网络（人工神经网络），和或其他机器学习算法，通过算法判断是否为人体特征信息，后输出。算法结果为有无人员，有几个人在区域内，人体所进行的活动状态。
例如：红外特征传感器采集红外特征信号(例如按周期提取)，采集到的特征信号可以是点阵信号，或者队列信号；红外特征传感器把采集到的红外信号传输到人体识别处理模块，人体识别处理模块通过人体识别算法对采集到的红外特征信号进行运算，得到室内有几个人的输出信号。
能源控制模块收到所述区域内人体数目以及人员活动数据后，所述能源控制模块对所述室内人体数目以及人员活动数据进行判断，根据判断结果进行能源控制，包括步骤：
预先设定人体数目的预设阈值以及人员活动状态数据的预设阈值；
所述能源控制模块对所述室内人体数目与预先设定的人体数目的预设阈值进行比对判断，以及人员活动状态数据与预先设定的人员活动状态数据的预设阈值进行比对判断；根据判断结果进行能源控制。
例如，在能源控制模块的信号处理单元中预先设定一人体数目的预设阈值，该阈值可以是自行设定的一自然数；
当判断为控制区域内人体数目大于或等于人体数目的预设阈值时，则关闭节能模式，开启能源；例如：当判断为室内人体数目大于或等于所设定的人体数目的预设阈值时，则关闭节能模式，开启空调控制***，灯光控制***等其他能耗***。
所述方法还包括：预先设定的人员活动状态数据的预设阈值；其中人员活动状态数据为根据人体特征信息判断出活动状态数据，例如得到的人体红外特征值为形状或轮廓，则进而根据形状或轮廓判断其动作为静态或活动状态等。人员活动状态数据的预设阈值为人体形状或轮廓连续变化或移动的频率值。则当人员活动状态数据高于人员活动状态数据的预设阈值时，判断为人员活动状态数据为动态，则关闭节能模式，开启能源。当人员活动状态数据低于人员活动状态数据的预设阈值时，判断为人员活动状态数据为静态，则则打开节能模式，关闭能源设备或将能源设备设置为低功耗或待机。
另一个实施例为，预先设定人员活动状态数据的预设阈值；其中人员活动状态数据为根据人体特征信息判断出活动状态数据。预先设定的人员活动状态数据的预设阈值可以是预先设定多个人员活动状态数据的预设阈值；例如可以为多个特征值，人员活动状态数据为静态特征的预设阈值（第一人员活动状态数据的预设阈值），人员活动状态数据为动态特征的预设阈值（第二人员活动状态数据的预设阈值）。如设置当形状或轮廓为横向的人体形状或轮廓，形状或轮廓为一固定形状或轮廓且无连续变化的则设定为人员活动状态数据为静态特征的预设阈值（第一人员活动状态数据的预设阈值），第一预设阈值则表征为人员活动状态数据为静态的预设阈值。有连续变化或移动的人体形状或轮廓的人员活动状态数据设为人员活动状态数据为动态特征的预设阈值（第二预设阈值）。第二预设阈值则表征为人员活动状态数据为动态的预设阈值。则当获取的人员活动状态数据与第一人员活动状态数据的预设阈值匹配时，判断为人员活动状态数据为静态，则则打开节能模式，关闭能源设备或将能源设备设置为低功耗或待机；当人员活动状态数据与第二人员活动状态数据的预设阈值匹配时，则判断为人员活动状态数据为动态，则关闭节能模式，开启能源。
当判断为室内人体数目小于人体数目的预设阈值，人员活动状态数据高于人员活动状态数据的预设阈值时，则关闭节能模式，开启能源。或当判断为室内人体数目小于人体数目的预设阈值，人员活动状态数据与第二人员活动状态数据的预设阈值匹配时，则判断为人员活动状态数据为动态，则关闭节能模式，开启能源。例如开启空调控制***，灯光控制***等其他能耗***。
而当判断为室内人体数目小于人体数目的预设阈值，人员活动状态数据小于人员活动状态数据的预设阈值时，则打开节能模式，关闭能源设备或将能源设备设置为低功耗或待机。或当判断为室内人体数目小于人体数目的预设阈值，人员活动状态数据与第一人员活动状态数据的预设阈值匹配时，判断为人员活动状态数据为静态，则则打开节能模式，关闭能源设备或将能源设备设置为低功耗或待机；例如将空调控制***设置为关闭或低功耗，灯光控制***等其他能耗***关闭等，以进一步节约能源。
另一个实施例是，当判断为室内人体数目为零时，则打开节能模式，关闭能源设备或将能源设备设置为低功耗或待机。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于人体红外特征识别人体的能源控制方法，其特征在于，
所述方法包括如下步骤：
设置在能源控制区域内的红外特征传感器采集进入能源控制区域内的人体红外特征信号；
人体识别处理模块对采集到的人体红外特征信号进行处理，得到区域内人体数目以及人员活动状态数据；
能源控制模块收到所述区域内人体数目以及人员活动状态数据后，所述能源控制模块对所述区域内人体数目以及人员活动状态数据进行判断，根据判断结果进行能源控制。
2.根据权利要求1所述的基于人体红外特征识别人体的能源控制方法，其特征在于：所述能源控制模块收到所述区域内人体数目以及人员活动状态数据后，所述能源控制模块对所述室内人体数目以及人员活动数据进行判断，根据判断结果进行能源控制，其包括步骤：
预先设定人体数目的预设阈值以及人员活动状态数据的预设阈值；
所述能源控制模块对所述室内人体数目与预先设定的人体数目的预设阈值进行比对判断，以及人员活动状态数据与预先设定的人员活动状态数据的预设阈值进行比对判断；根据判断结果进行能源控制。
3.根据权利要求2所述的基于人体红外特征识别人体的能源控制方法，其特征在于：所述能源控制模块收到所述区域内人体数目以及人员活动状态数据后，所述能源控制模块对所述区域内人体数目以及人员活动状态数据进行判断，根据判断结果进行能源控制包括：
当判断为室内人体数目大于或等于人体数目的预设阈值时，则关闭节能模式，开启能源；
当判断人员活动状态数据高于人员活动状态数据的预设阈值时，则关闭节能模式，开启能源；
当判断为室内人体数目小于人体数目的预设阈值，人员活动状态数据高于人员活动状态数据的预设阈值时，则关闭节能模式，开启能源。
4.根据权利要求2或3所述的基于人体红外特征识别人体的能源控制方法，其特征在于：能源控制模块收到所述区域内人体数目以及人员活动状态数据后，所述能源控制模块对所述区域内人体数目以及人员活动状态数据进行判断，根据判断结果进行能源控制还包括：
当判断为室内人体数目小于人体数目的预设阈值，人员活动状态数据小于人员活动状态数据的预设阈值时，则打开节能模式，关闭能源设备或将能源设备设置为低功耗或待机。
5.根据权利要求2所述的基于人体红外特征识别人体的能源控制方法，其特征在于：所述能源控制模块收到所述区域内人体数目以及人员活动状态数据后，所述能源控制模块对所述室内人体数目以及人员活动数据进行判断，根据判断结果进行能源控制，其包括步骤：
预先设定人体数目的预设阈值以及人员活动状态数据的预设阈值；其中，人员活动状态数据的预设阈值包括：人员活动状态数据为静态特征的预设阈值，人员活动状态数据为动态特征的预设阈值；
则当获取的人员活动状态数据与人员活动状态数据为静态特征的预设阈值比对匹配时，判断为人员活动状态数据为静态，则打开节能模式，关闭能源设备或将能源设备设置为低功耗或待机；
当人员活动状态数据与人员活动状态数据为动态特征的预设阈值比对匹配时，则判断为人员活动状态数据为动态，则关闭节能模式，开启能源。
6.根据权利要求1或2所述的基于人体红外特征识别人体的能源控制方法，其特征在于：所述方法还包括：
当判断为室内人体数目为零时，则打开节能模式，关闭能源设备或将能源设备设置为低功耗或待机。
7.根据权利要求1所述的能源控制方法，其特征在于：所述对采集到的人体红外特征信号进行处理，得到区域内人体数目以及人员活动状态数据包括步骤：将红外感应器采集到的红外点阵或队列信号进行处理，对红外点阵或者队列信号的特征值进行提取，红外点阵或队列信号特征值作为识别算法输入，识别算法输出人体识别信息，所述识别信息包括人体数目以及人员活动状态数据。
8.一种基于人体红外特征识别人体的能源控制***，其特征在于，
所述能源控制***包括：红外特征传感模块，人体识别处理模块及能源控制模块；
其中，
所述红外特征传感模块采集红外特征信号，采集到的红外特征信号是红外点阵信号或者红外队列信号；所述红外特征传感器把采集到的红外特征信号传输到所述人体识别处理模块，所述人体识别处理模块对采集到的红外特征信号进行运算，得到区域内人体数目以及人员活动状态数据；所述能源控制模块收到所述区域内人体数目以及人员活动状态数据后，判断是开启或者关闭节能模式。
9.根据权利要求8所述的能源控制***，其特征在于，所述红外特征传感模块为红外接收设备，根据控制区域大小，设置合适的红外接收设备数目。
10.根据权利要求8所述的能源控制***，其特征在于，所述能源控制模块由信号处理单元，执行单元，电路转接控制设备或智能开关依次连接构成，其中，所述信号处理单元接收并处理来自所述区域内人体数目以及人员活动状态数据，将处理后的信号发送给所述执行单元，所述执行单元控制所述电路转接控制设备或智能开关开启或关闭节能模式。
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