CN112987586A - 一种基于活动人体感知技术的电器控制方法 - Google Patents

一种基于活动人体感知技术的电器控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于活动人体感知技术的电器控制方法，将多个电器设备与WiFi模组建立通讯连接，并初始化所述WiFi模组中的控制参数；利用所述WiFi模组接收多个通讯数据，并对所述通讯数据进行解析以及绘制出对应的接收图像；提取所述接收图像中的尺寸数据，并基于所述尺寸数据对所述图像库中的所述对比图像进行初次筛选，保留在所述尺寸数据设定范围内的所述对比图像；基于边缘检测算法计算出所述接收图像与存储的图像库中的多个对比图像之间的匹配度；基于所述匹配度判断是否是目标图像，并根据解析结果对多个所述电器设备进行通断电操作，避免经济损失，杜绝安全隐患。

Description

一种基于活动人体感知技术的电器控制方法
技术领域
本发明涉及家用电器传感器和自动控制技术领域，尤其涉及一种基于活动人体感知技术的电器控制方法。
背景技术
随着物联网的发展，传统家用电器设备正在快速向着智能化发展，越来越多的传感器设备被加入到家用电器中，用于实现家电的自动控制。目前市场上常见的家用电器，尤其是一些大功率家用电器，如空调、电热水壶、电视机、取暖器、电热水器等，可通过定时、定温等方式实现断电或停止运行的半自动化操作，但其没有一种有效手段能够在无人情况下实现自动关闭的操作。
当人离开电器工作范围后，电器设备如果仍然持续运行，不仅会造成能源、经济上的浪费，还会增加屋内电路负载、甚至存在火灾隐患。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于活动人体感知技术的电器控制方法，杜绝安全隐患。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于活动人体感知技术的电器控制方法，包括以下步骤：
将多个电器设备与WiFi模组建立通讯连接，并初始化所述WiFi模组中的控制参数；
利用所述WiFi模组接收多个通讯数据，并对所述通讯数据进行解析以及绘制出对应的接收图像；
基于边缘检测算法计算出所述接收图像与存储的图像库中的多个对比图像之间的匹配度；
基于所述匹配度判断是否是目标图像，并根据解析结果对多个所述电器设备进行通断电操作。
其中，将多个电器设备与WiFi模组建立通讯连接，并初始化所述WiFi模组中的控制参数，包括：
将多个电器设备中的微控单元或继电器与WiFi模组建立通讯连接，并搭建对应的CSI通信链路；
打开所述微控单元或所述继电器中的自动关闭功能，并初始化所述WiFi模组的检测灵敏度值和电器延滞关闭时间。
其中，利用所述WiFi模组接收多个通讯数据，并对所述通讯数据进行解析以及绘制出对应的接收图像，包括：
基于设定的接收时长，利用所述WiFi模组接收从所述微控单元或所述继电器中发出的多个通讯数据；
对多个所述通讯数据进行解析，并基于构建的CSI数据矩阵，计算出所述通讯数据对应的相位变化值；
根据所有的所述相位变化值以及所述CSI数据矩阵，绘制出基于所述通讯数据的接收图像。
其中，基于边缘检测算法计算出所述接收图像与存储的图像库中的多个对比图像之间的匹配度，包括：
将存储的图像库中的任一对比图像与所述接收图像并列，并引入梯度信息，以设定的匹配点为中心构建一个矩形窗口，将所述矩形窗口内每一个像素与中心像素比较，并按照设定顺序对每一个布尔值进行排列，得到对应的Census变换值；
对所述对比图像与所述接收图像中的所有的所述Census变换值进行计算，得到对应的匹配度，直至所述图像库中的所有的所述对比图像计算完成。
其中，对所述对比图像与所述接收图像中的所有的所述Census变换值进行计算，得到对应的匹配度，直至所述图像库中的所有的所述对比图像计算完成，包括：
对所述对比图像与所述接收图像对应的所述Census变换值进行异或运算，并利用汉明距离统计所述Census变换值中对应位不相同的数量，得到对应的匹配度；
对所述图像库中的所述对比图像采用不放回的抽取对比，直至所有的所述对比图像计算完成。
其中，基于边缘检测算法计算出所述接收图像与存储的图像库中的多个对比图像之间的匹配度之前，所述方法还包括：
提取所述接收图像中的尺寸数据，并基于所述尺寸数据对所述图像库中的所述对比图像进行初次筛选，保留在所述尺寸数据设定范围内的所述对比图像。
其中，基于所述匹配度判断是否是目标图像，并根据解析结果对多个所述电器设备进行通断电操作，包括：
若所述匹配度大于设定的阈值，则判断所述接收图像为目标图像，并根据解析结果，保持所述电器设备与所述WiFi模组之间的正常通讯；
若所述匹配度小于设定的阈值，则判断所述接收图像不是目标图像，则断开所述电器设备与所述WiFi模组之间的通讯连接，并对所述电器设备执行断电操作。
本发明的一种基于活动人体感知技术的电器控制方法，将多个电器设备与WiFi模组建立通讯连接，并初始化所述WiFi模组中的控制参数；利用所述WiFi模组接收多个通讯数据，并对所述通讯数据进行解析以及绘制出对应的接收图像；提取所述接收图像中的尺寸数据，并基于所述尺寸数据对所述图像库中的所述对比图像进行初次筛选，保留在所述尺寸数据设定范围内的所述对比图像；基于边缘检测算法计算出所述接收图像与存储的图像库中的多个对比图像之间的匹配度；基于所述匹配度判断是否是目标图像，并根据解析结果对多个所述电器设备进行通断电操作，避免经济损失，杜绝安全隐患。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明第一实施例提供的一种基于活动人体感知技术的电器控制方法的步骤示意图。
图2是本发明第二实施例提供的一种基于活动人体感知技术的电器控制方法的步骤示意图。
图3是本发明提供的基于活动人体感知技术的电器控制的数据传输示意图。
图4是本发明提供的Census变换代价计算过程示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
请参阅图1，本发明第一实施例提供一种基于活动人体感知技术的电器控制方法，包括以下步骤：
S101、将多个电器设备与WiFi模组建立通讯连接，并初始化所述WiFi模组中的控制参数。
具体的，将多个电器设备中的微控单元或继电器与WiFi模组建立通讯连接，并搭建对应的CSI通信链路，打开所述微控单元或所述继电器中的自动关闭功能，并初始化所述WiFi模组的检测灵敏度值和电器延滞关闭时间，所述Wi-Fi模组包括活动人体探测模块和通讯模块。其中，活动人体探测模块用于对所述Wi-Fi模组与所连接路由器间的空间中的活动人体进行探测；所述通讯模块用于将所述活动人体探测模块所检测到的结果、电器的其他相关数据，如电器状态、控制指令等通过路由器上传至云端，并从云端接收控制指令并发送到微控单元；所述检测灵敏度是指对电器安装环境干扰的包容性；一些环境干扰会被识别为人体活动，如宠物活动、风吹过树叶等，灵敏度越高，对环境干扰包容性越强，一些非人体活动也更容易被判断为人体活动，从而导致误判；而灵敏度越低，对环境干扰的包容性越低，虽然能够过滤掉环境干扰，但人体的一些细微动作可能也将被排除，环境中完全静止的人体将会被判断为无人状态。所述电器延滞关闭的时间，是指从Wi-Fi模组识别并发出无人信号后，直到电器关闭的参考时间。
S102、利用所述WiFi模组接收多个通讯数据，并对所述通讯数据进行解析以及绘制出对应的接收图像。
具体的，基于设定的接收时长，利用所述WiFi模组接收从所述微控单元或者所述继电器中发出的多个通讯数据，如图2所示，所述WiFi模组中的活动人体探测模块检测空间内是否存在人体活动清理，如环境中无人，则通过所述微控单元或者所述继电器关闭对应的所述电器设备。
当所述WiFi模组开始接收到所述通讯数据后，在设定的接收时长下，不会关闭CSI通信链路，直至达到设定的所述接收时长后，关闭通信链路，对接收到的所有的所述通讯数据进行解析，当空间中有人体移动时，Wi-Fi信号遇到人体会产生反射，折射等物理现象，进而影响CSI在空间的传播路径；而当空间中无人体活动时，Wi-Fi信号在空间虽然也会存在反射、折射情况，但是大部分的Wi-Fi信号会通过最有效最短的路径达到接收端。在接收端(即所述Wi-Fi模组)解析CSI数据，并根据累积的CSI数据矩阵，可以分析出Wi-Fi波在空间传播过程中的抖动情况和相位变化差异，从而区分对应的空间中是否有人体活动。
基于所述CSI数据矩阵的位置信息以及计算出的相位变化值，绘制出基于所述通讯数据的接收图像，详细为，根据所述CSI数据矩阵的位置信息，根据将所述位置信息赋值于对应的所述通讯数据上，并根据所述相位变化值的变化范围，将对应的灰度值赋值于对应的相位变化值上，相位变化值越大，则表明偏离所述对应的位置信息越远，颜色越淡，进而得到所述接收图像，所述接收图像为灰度图，减少后续的图像转换引起的误差，保证了检测的准确性。
WiFi模组：与家中的路由器通信，并获取链路中的CSI(channel stateinformation信道状态信息)数据，并通过该数据，提取特征，结合边缘计算的算法，来检测电器与路由器之间的空间环境中是否有人体活动，如没有人体活动，则通知微控单元关闭电器，或直接控制继电器切断电源。
微控单元模块(MCU)：接收WiFi人体活动侦测模块探测到的人体活动，结合当前电器运行状态，根据设定的策略控制继电器进行断电或休眠操作；部分不含微控单元的电器设备，则由WiFi模组直接控制继电器进行操作。
继电器模块：WiFi模组指令进行电路通断电操作。
S103基于边缘检测算法计算出所述接收图像与存储的图像库中的多个对比图像之间的匹配度。
具体的，首先，提取所述接收图像中的尺寸数据，并基于所述尺寸数据对所述图像库中的所述对比图像进行初次筛选，保留在所述尺寸数据设定范围内的所述对比图像，其中，所述对比图像为所需的所有的识别目标在各种状态下的灰度图像，以及一些明显的局部特征下的各种状态下的灰度图像，将所述对比图像设定为需要识别目标对应的图像，可以直接进行匹配计算，减少了对其他图像数据的对比计算，减少了时间和资源的浪费，进而提高了得到的计算结果的效率，进而避免资源的浪费，进一步减少安全隐患的发生。
匹配代价计算阶段的目的是衡量待匹配像素与候选像素之间的相关性。Census变换依赖于局部灰度值的相对顺序，而不是灰度值本身大小，引入梯度信息，因为Census非参数局部立体匹配算法在一些算法应用中窗口是变换的，随着窗口的扩大，边缘精度逐渐降低，因此加入梯度信息来进行边缘的平滑。
由于传统的Census变换过分依赖中心像素而不能处理具有饱和中心值的区域，当两个摄像机位置偏移和不同的光照条件改变中心像素时，中心像素对光照失真引起的畸变较敏感，且容易受到噪声干扰而出现误匹配。因此利用邻域中值作为阈值替换中心像素的方法来解决中心像素发生突变后影响匹配精度的问题，以此增强算法对噪声的鲁棒性，而Census变换是使用像素邻域内的局部灰度差异将像素恢复转换为比特串，通过将邻域窗口(窗口大小为n*m,n和m都为奇数)内的像素灰度值与窗口中心像素的灰度值进行比较，将比较得到的灰度值映射到一个比特串中，最后用比特串的值作为中心像素的Census变换值Cs。
具体为：以匹配点为中心构建一个矩形窗口，将所述矩形窗口内每一个像素与中心像素比较，若中心像素较大，记为1.反之记为0；并按照设定顺序对每一个布尔值进行排列，得到对应的比特串，即Census变换值，用函数表示为：
Figure BDA0002955659450000061
Figure BDA0002955659450000062
其中，其中i表示窗口中心像素，j表示窗口其他像素，W表示窗口像素集合，I(i)代表像素点灰度值。
在视差范围内，将所述左图像和所述右图像对应的所述Census变换值进行异或运算，并利用汉明距离统计所述Census变换值中对应位不相同的数量，即统计运算结果为1的个数，得到匹配代价量，可以表示为：
C(i,1)＝hamming(Cen(i),Cen(il))
其中，C(i,1)表示像素i在视差为l时的代价量，也就是视差空间图。C∈RW×H×L表示每一个像素在所有视差范围内的代价量，W、H分别表示图像高度和宽度，L表示视差范围。右图像素il与左图像素i视差为1，即il＝(xi-l,yi)。
如图4所提供的Census变换代价计算过程示意图所示，以3×3窗口为例，比较像素值大小后得到了8位比特串，其中，右图像得到的比特串为10010110，左图像得到的比特串为10100111；然后用汉明距离来表征像素间的相似性，左右视图对应像素点异或后，得到00110001的比特串，然后求汉明距离距离就是匹配代价为3，从图4可以看出，Census变换对整体的明暗变化并不敏感，因为是比较的相对灰度关系，所以即使左右影像亮度不一致，也能得到较好的匹配效果。
由于Census变换过分依赖中心像素导致匹配精度不高的问题,采用邻域中值替代法来解决；Census非参数局部立体匹配算法在一些算法应用中窗口是变换的，随着窗口的扩大，边缘精度逐渐降低，因此加入梯度信息来进行边缘的平滑，在代价计算阶段，将三种解决方法融合到一起，提高Census代价计算阶段整体的匹配精度。
对所述图像库中的所述对比图像采用不放回的抽取对比，直至所有的所述对比图像计算完成，得到所述接收图像对于所有的所述对比图像的不同的匹配度。
S104、基于所述匹配度判断是否是目标图像，并根据解析结果对多个所述电器设备进行通断电操作。
具体的，若所述匹配度大于设定的阈值，则判断所述接收图像为目标图像，并根据解析结果，保持所述电器设备与所述WiFi模组之间的正常通讯；
若所述匹配度小于设定的阈值，则判断所述接收图像不是目标图像，则断开所述电器设备与所述WiFi模组之间的通讯连接，并对所述电器设备执行断电操作，如图3所示，所述微控单元或所述继电器在接收到所述Wi-Fi模组发送的有无人检测结果后，对电器的运行状况进行判断，如电器仍在运行，且所述Wi-Fi模组判断环境内无人时，关闭电器，使电器关闭电源或进入休眠状态，停止运行。
能够应用于空调、电热水壶、电视机、取暖器、电热水器等各类家用电器，实现对电器的自动控制，尤其是在无人环境下的自动关闭，实现节能减排，节省电费，还能够杜绝因电器长时间运行造成的损耗和安全隐患。
所述方法还包：
根据所述通断电操作生成对应的操作指令，并将所述操作指令上传至云端，以及从所述云端中获取对应的控制指令，对所述电器设备进行手动控制。
具体的，根据所述通断电操作生成对应的操作指令，并通过所述WiFi模组将所述操作指令上传至云端进行远程传输，便于对应的用户接收到对应的指令信息，了解对应的电器设备的工作情况，同时，还可通过所述WiFi模组从所述云端接收用户发出的对应的控制指令，实现对对应的所述电器设备的手动控制，进一步增加对电器设备的控制，实现对电器的自动控制，尤其是在无人环境下的自动关闭，实现节能减排，节省电费，还能够杜绝因电器长时间运行造成的损耗和安全隐患。
请参阅图2，本发明第二实施例提供一种基于活动人体感知技术的电器控制方法，包括以下步骤：
S201、对每个电器设备进行编号，并在WiFi模组中建立多个分区。
具体的，为了提升对每个电器设备的控制准确度，因此，对每一个电器设备上的微控单元或者继电器进行编号，若存在相同的所述微控单元或者所述继电器，则对后续的所述为微控单元或所述继电器的编号后加设定符号，如-1、-2等，便于进行区分，当对所有的所述电器设备编号完成后，根据所述编号，对所述WiFi模组中的对应存储空间内，构建对一个数量个的分区，每一个分区对应一个编号，因此，在后续的通讯连接过程中，每一个编号对应连接对应的分区，对应的分区接收对应的电器设备发出的通讯数据，进而对每一个分区接收的所述通讯数据进行解析和计算处理，实现精准的对每一个所述电器设备与所连接路由器间的空间范围内人体活动情况的监测，精准的实现对电器的自动控制，尤其是在无人环境下的自动关闭，实现节能减排，节省电费，还能够杜绝因电器长时间运行造成的损耗和安全隐患。
S202-S205的具体实施方式所描述的内容与本发明第一实施例S101-S104的具体实施方式所描述的内容一致，因此，此处不再赘述。
本发明的一种基于活动人体感知技术的电器控制方法，将多个电器设备与WiFi模组建立通讯连接，并初始化所述WiFi模组中的控制参数；利用所述WiFi模组接收多个通讯数据，并对所述通讯数据进行解析以及绘制出对应的接收图像；提取所述接收图像中的尺寸数据，并基于所述尺寸数据对所述图像库中的所述对比图像进行初次筛选，保留在所述尺寸数据设定范围内的所述对比图像；基于边缘检测算法计算出所述接收图像与存储的图像库中的多个对比图像之间的匹配度；基于所述匹配度判断是否是目标图像，并根据解析结果对多个所述电器设备进行通断电操作，避免经济损失，杜绝安全隐患。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

Claims (7)

1.一种基于活动人体感知技术的电器控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
将多个电器设备与WiFi模组建立通讯连接，并初始化所述WiFi模组中的控制参数；
利用所述WiFi模组接收多个通讯数据，并对所述通讯数据进行解析以及绘制出对应的接收图像；
基于边缘检测算法计算出所述接收图像与存储的图像库中的多个对比图像之间的匹配度；
基于所述匹配度判断是否是目标图像，并根据解析结果对多个所述电器设备进行通断电操作。
2.如权利要求1所述的基于活动人体感知技术的电器控制方法，其特征在于，将多个电器设备与WiFi模组建立通讯连接，并初始化所述WiFi模组中的控制参数，包括：
将多个电器设备中的微控单元或继电器与WiFi模组建立通讯连接，并搭建对应的CSI通信链路；
打开所述微控单元或所述继电器中的自动关闭功能，并初始化所述WiFi模组的检测灵敏度值和电器延滞关闭时间。
3.如权利要求2所述的基于活动人体感知技术的电器控制方法，其特征在于，利用所述WiFi模组接收多个通讯数据，并对所述通讯数据进行解析以及绘制出对应的接收图像，包括：
基于设定的接收时长，利用所述WiFi模组接收从所述微控单元或所述继电器中发出的多个通讯数据；
对多个所述通讯数据进行解析，并基于构建的CSI数据矩阵，计算出所述通讯数据对应的相位变化值；
根据所有的所述相位变化值以及所述CSI数据矩阵，绘制出基于所述通讯数据的接收图像。
4.如权利要求1所述的基于活动人体感知技术的电器控制方法，其特征在于，基于边缘检测算法计算出所述接收图像与存储的图像库中的多个对比图像之间的匹配度，包括：
将存储的图像库中的任一对比图像与所述接收图像并列，并引入梯度信息，以设定的匹配点为中心构建一个矩形窗口，将所述矩形窗口内每一个像素与中心像素比较，并按照设定顺序对每一个布尔值进行排列，得到对应的Census变换值；
对所述对比图像与所述接收图像中的所有的所述Census变换值进行计算，得到对应的匹配度，直至所述图像库中的所有的所述对比图像计算完成。
5.如权利要求4所述的基于活动人体感知技术的电器控制方法，其特征在于，对所述对比图像与所述接收图像中的所有的所述Census变换值进行计算，得到对应的匹配度，直至所述图像库中的所有的所述对比图像计算完成，包括：
对所述对比图像与所述接收图像对应的所述Census变换值进行异或运算，并利用汉明距离统计所述Census变换值中对应位不相同的数量，得到对应的匹配度；
对所述图像库中的所述对比图像采用不放回的抽取对比，直至所有的所述对比图像计算完成。
6.如权利要求1所述的基于活动人体感知技术的电器控制方法，其特征在于，基于边缘检测算法计算出所述接收图像与存储的图像库中的多个对比图像之间的匹配度之前，所述方法还包括：
提取所述接收图像中的尺寸数据，并基于所述尺寸数据对所述图像库中的所述对比图像进行初次筛选，保留在所述尺寸数据设定范围内的所述对比图像。
7.如权利要求1所述的基于活动人体感知技术的电器控制方法，其特征在于，基于所述匹配度判断是否是目标图像，并根据解析结果对多个所述电器设备进行通断电操作，包括：
若所述匹配度大于设定的阈值，则判断所述接收图像为目标图像，并根据解析结果，保持所述电器设备与所述WiFi模组之间的正常通讯；
若所述匹配度小于设定的阈值，则判断所述接收图像不是目标图像，则断开所述电器设备与所述WiFi模组之间的通讯连接，并对所述电器设备执行断电操作。
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