CN113063223A - 一种检测人***置的方法、装置和空调设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及人***置检测领域，公开了一种检测人***置的方法、装置和空调设备。方法包括：获取原始环境温度数据；根据原始环境温度数据确定衰减后的环境温度；获取实际环境温度数据；根据实际环境温度数据和衰减后的环境温度确定环境温度衰减率；根据环境温度衰减率和正常人体体温范围确定衰减后的人体体温范围；基于衰减后的人体体温范围确定人体所处位置，通过上述方式能够在较大空间范围内进行人体检测，并能够定位人体所处位置。
Description
技术领域
本发明涉及人***置检测领域，特别是涉及一种检测人***置的方法、装置和空调设备。
背景技术
随着科技的不断进步，空调的智能化也在不断的突破。目前空调的“智慧眼”技术就是一项黑科技，其通过红外热成像传感器感应人的位置，来调动空调的风摆，完成吹风跟随人或躲避人的操作。
但是“智慧眼”技术检测距离有限，在检测空间较大的情况下，热成像传感器辐射能量会衰减，导致检测距离不够，无法得到远处物体的正确温度，并从中识别人体体温，从而无法定位到人在空间内的具***置。
发明内容
本发明实施例提供了一种检测人***置的方法、装置和空调设备，能够在空间较大的范围内进行人体温度检测，并定位人体所处位置。
第一方面，本发明实施例提供了一种检测人***置的方法，所述方法包括：
获取原始环境温度数据；
根据所述原始环境温度数据确定衰减后的环境温度；
获取实际环境温度数据；
根据所述实际环境温度数据和所述衰减后的环境温度确定环境温度衰减率；
根据所述环境温度衰减率和正常人体体温范围确定衰减后的人体体温范围；
基于所述衰减后的人体体温范围确定人体所处位置。
在一些实施例中，所述原始环境温度数据为原始环境温度图像，
所述根据所述原始环境温度数据确定衰减后的环境温度，包括：
获取所述原始环境温度图像中的像素点，其中，每个像素点代表一个温度；
基于所述冒泡排序算法对所述像素点进行排序以确定衰减后的环境温度。
在一些实施例中，所述基于所述冒泡排序算法对所述像素点进行排序以确定衰减后的环境温度，包括:
基于所述冒泡排序算法将所述像素点从大到小或者从小到大进行排序；
获取经过排序后的像素点的中位值；
将经过排序后的像素点的中位值作为衰减后的环境温度。
在一些实施例中，所述原始环境温度数据为原始环境温度图像，所述根据所述原始环境温度数据确定衰减后的环境温度，包括：
获取所述原始环境温度图像中的像素点，其中，每个像素点代表一个温度；
计算所述原始环境温度图中的像素点的平均值；
将所述平均值作为衰减后的环境温度。
在一些实施例中，所述计算所述环境温度衰减率的计算公式如下：
在一些实施例中，所述计算所述衰减后的人体体温范围的计算公式如下：
衰减后的人体体温范围＝正常人体体温范围×环境温度衰减率
在一些实施例中，所述基于所述衰减后的人体体温范围确定人体所处位置，包括：
判断环境中物体的温度是否位于所述衰减后的人体体温范围内；
若是，则确定物体为人体；
根据原始环境温度图像中的像素点的位置确定人体所处位置。
第二方面，本发明实施例还提供了一种检测人***置的装置，包括：
第一获取模块，用于获取原始环境温度数据；
第一确定模块，用于根据所述原始环境温度数据确定衰减后的环境温度；
第二获取模块，用于获取实际环境温度数据；
第二确定模块，用于根据所述实际环境温度数据和所述衰减后的环境温度确定环境温度衰减率；
第三确定模块，用于根据所述环境温度衰减率和正常人体体温范围确定衰减后的人体体温范围；
第四确定模块，用于基于所述衰减后的人体体温范围确定人体所处位置。
第三方面，本发明实施例还提供了一种空调设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述检测人***置的方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种非易失性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可执行指令，当所述计算机可执行指令被处理器所执行时，使所述处理器执行上述检测人***置的方法。
本发明实施例中的检测人***置的方法、装置和空调设备，通过获取原始环境温度数据，然后根据所述原始环境温度数据确定衰减后的环境温度，接着获取实际环境温度数据，并根据所述实际环境温度数据和所述衰减后的环境温度数据确定环境温度衰减率，进一步地，根据所述环境温度衰减率和正常人体体温范围确定衰减后的人体体温范围，最后基于所述衰减后的人体体温范围确定人体所处位置，通过上述方式能够在较大空间范围内进行人体检测，并能够定位人体所处位置。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1是本发明一个实施例中控制器的硬件结构示意图；
图2是本发明一个实施例中检测人***置的方法的流程示意图；
图3是本发明一个实施例中确定衰减后的环境温度的流程示意图；
图4是本发明一个实施例中将中位值作为衰减后的环境温度的流程示意图；
图5是本发明另一个实施例中确定衰减后的环境温度的流程示意图；
图6是本发明一个实施例中检测人***置的装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，如果不冲突，本发明实施例中的各个特征可以相互结合，均在本发明的保护范围之内。另外，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。再者，本发明所采用的“第一”、“第二”、“第三”等字样并不对数据和执行次序进行限定，仅是对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。
本发明实施例提供了一种空调设备，所述空调设备可以是任何类型，具备温度调节功能的设备。所述空调设备包括热成像传感器、环境温度传感器和控制器，所述控制器分别与所述热成像传感器和所述环境温度传感器连接。所述热成像传感器为红外热成像传感器，采用MLX90640，像素为32*64，所述热成像传感器用于采集原始环境温度数据，环境温度传感器用于采集实际环境温度数据，所述控制器用于对所述原始环境温度数据和实际环境温度数据进行分析处理。
其中，如图1所示，所述控制器100包括一个或者多个处理器102以及存储器104。图1以一个处理器102为例。处理器102和存储器104可以通过总线或者其他方式连接，图1中以通过总线连接为例。
存储器104作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的检测人***置的方法对应的程序、指令以及模块。处理器102通过运行存储在存储器104中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行空调设备的各种功能应用以及数据处理，即实现下述实施例中的检测人***置的方法。
存储器104可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据检测人***置的装置使用所创建的数据等。此外，存储器104可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器104可选包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至检测人***置的装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
如图2所示，本发明实施例提供了一种检测人***置的方法，所述方法由空调设备的控制器执行，所述方法包括：
步骤202，获取原始环境温度数据。
在本发明实施例中，原始环境温度数据是通过热成像传感器采集的，具体地，空调设备的热成像传感器采集原始环境温度数据，并将所述原始环境温度数据发送给控制器，控制器获取原始环境温度数据。
步骤204，根据所述原始环境温度数据确定衰减后的环境温度。
衰减后的环境温度是根据原始环境温度数据得到的，具体地，控制器根据所述原始环境温度数据确定衰减后的环境温度。
在其中一些实施例中，作为步骤204的一种具体实现方式，如图3所示，所述方法包括：
步骤302，获取所述原始环境温度图像中的像素点，其中，每个像素点代表一个温度。
在本发明实施例中，热成像传感器采集的原始环境温度数据可以为原始环境温度图像，原始环境温度图像是由众多像素点组合得到的，而每个像素点代表一个温度，因此控制器获取所述原始环境图像中的像素点。
步骤304，基于所述冒泡排序算法对所述像素点进行排序以确定衰减后的环境温度。
冒泡排序法是通过重复扫描待排序序列，并比较每一对相邻的元素，当该对元素顺序不正确时进行交换，一直循环这个过程，直到没有任何两个相邻元素可以交换。具体地，控制器基于所述冒泡排序法对所述原始图像中的像素点进行排序从而确定衰减后的环境温度。
在其中一些实施例中，作为步骤304的一种实现方式，如图4所示，所述方法还包括：
步骤402，基于所述冒泡排序算法将所述像素点从大到小或者从小到大进行排序。
便于后续确定衰减后的环境温度，需要将所述原始环境温度图像中的像素点进行排序。具体地，可以通过升序或者降序的方式对像素点进行排序，即控制器基于所述冒泡排序算法将所述像素点从大到小或者从小到大进行排序。
步骤404，获取经过排序后的像素点的中位值。
具体地，控制器获取经过排序后的像素点的中位值。示例性的，当像素点的数量为单数，经过排序后仅有一个中位值；当像素点数量为复数，经过排序后会得到两个中位数，取这两个中位数的平均值作为中位值。举例说明，像素点数量为2048个，经过排序后，第1024和数据和第1025个数据的平均值即为中位值。
步骤406，将经过排序后的像素点的中位值作为衰减后的环境温度。
通常空调设备的安装位置较高，视野较为宽阔，因此热成像传感器采样数据中环境温度占比较大，因此可以将温度中位值作为衰减后的环境温度。具体地，控制器将经过排序后的像素点的中位值作为衰减后的环境温度。
在其中一些实施例中，作为步骤204的另一种具体实现方式，如图5所示，所述方法包括：
步骤502，获取所述原始环境温度图像中的像素点，其中，每个像素点代表一个温度。
步骤504，计算所述原始环境温度图中的像素点的平均值。
步骤506，将所述平均值作为衰减后的环境温度。
在本发明实施例中，为了提高运算效率，在不考虑其他高温物体时，可以通过像素点的平均值作为衰减后环境温度。具体地，控制器获取所述原始环境温度图像中的像素点，其中，每个像素点代表者一个温度。然后不需要经过排序，即可计算原始环境温度图像中的像素点的平均值，最后将计算得到的平均值作为衰减后的环境温度，由此能够节省计算时间。并且在后续确定环境中的物体是否为人体时，通过判断人体温度是否高于平均值，只要高于平均值即可认为是人体。
步骤206，获取实际环境温度数据。
实际环境温度数据是通过环境温度传感器采集的，具体地，空调设备的环境温度传感器采集实际环境温度数据，然后发送给控制器，控制器获取实际环境温度数据。
步骤208，根据所述实际环境温度数据和所述衰减后的环境温度确定环境温度衰减率。
在本发明实施例中，计算环境温度衰减率的计算公式如(式一)：
控制器获取到实际环境温度数据和衰减后的环境温度即可通过上述计算公式计算环境温度衰减率，具体地，通过将衰减后的环境温度除以实际环境温度数据饥即可得到环境温度衰减率。
步骤210，根据所述环境温度衰减率和正常人体体温范围确定衰减后的人体体温范围。
在本发明实施例中，计算衰减后的人体体温范围的计算公式如(式二)：
衰减后的人体体温范围＝正常人体体温范围×环境温度衰减率 (式二)
在本发明实施例中，可事先设置正常人体体温范围，示例性的，正常人体体温范围为34-37℃，控制器通过(式一)计算得到环境温度衰减率后，即可通过上述(式二)计算得到衰减后的人体体温范围，即控制器通过将正常人体体温范围x环境温度衰减率，即可得到衰减后的人体体温范围。
步骤212，基于所述衰减后的人体体温范围确定人体所处位置。
当确定衰减后的人体体温范围后，即可基于所述衰减后的人体体温范围确定人体所处位置。具体地，通过判断环境中物体的温度是否位于所述衰减后的人体体温范围内，如果环境中物体的温度位于衰减后的人体体温范围内，则确定物体为人体。由于原始环境温度图像中的像素点的位置是确定的，因此，通过判断像素点的温度范围，即可确定物体是否为人体，从而基于原始环境温度图像中的像素点的位置确定人体所处位置，便于后续控制空调设备进行送风或避人。
便于理解本发明，下面将举例说明。示例性的，将热成像传感器装在空调设备上，并调整角度向下，当检测到人体后，会将检测信息发给控制器，控制器会对空调发送指令，调节风摆向人吹风，此时室温为30℃，人体体温为36.4℃，热成像传感器自身的检测距离约为1m，使用上述方法后，检测距离增加到约2.7m。当人体在热成像传感器前方2m时，此时计算得到像素点中位值为13℃，可得衰减率为43.3％，衰减后的人体体温范围应该为14.7～16℃，这个温度范围内的物体，可看作是人体，然后根据像素点的位置确定人体所处位置。
在本发明实施例中，通过获取原始环境温度数据，然后根据所述原始环境温度数据确定衰减后的环境温度，接着获取实际环境温度数据，并根据所述实际环境温度数据和所述衰减后的环境温度数据确定环境温度衰减率，进一步地，根据所述环境温度衰减率和正常人体体温范围确定衰减后的人体体温范围，最后基于所述衰减后的人体体温范围确定人体所处位置，通过上述方式能够在较大空间范围内进行人体检测，并能够定位人体所处位置。
相应地，本发明实施例还提供了一种检测人***置的装置600，如图6所示，包括：
第一获取模块602，用于获取原始环境温度数据；
第一确定模块604，用于根据所述原始环境温度数据确定衰减后的环境温度；
第二获取模块606，用于获取实际环境温度数据；
第二确定模块608，用于根据所述实际环境温度数据和所述衰减后的环境温度确定环境温度衰减率；
第三确定模块610，用于根据所述环境温度衰减率和正常人体体温范围确定衰减后的人体体温范围；
第四确定模块612，用于基于所述衰减后的人体体温范围确定人体所处位置。
在本发明实施例中，通过第一获取模块获取原始环境温度数据，然后通过第一确定模块根据所述原始环境温度数据确定衰减后的环境温度，接着通过第二获取模块获取实际环境温度数据，然后通过第二确定模块根据所述实际环境温度数据和衰减后的环境温度确定环境温度衰减率，并使用第三确定模块根据所述环境温度衰减率和正常人体体温范围确定衰减后的人体体温范围，最后通过第四确定模块基于所述衰减后的人体体温范围确定人体所处位置，由此能够在较大空间范围内进行人体检测，并能够定位人体所处位置。
可选的，在装置的其他实施例中，如图6所示，第一确定模块604具体用于：
获取所述原始环境温度图像中的像素点，其中，每个像素点代表一个温度；
基于所述冒泡排序算法对所述像素点进行排序以确定衰减后的环境温度。
基于所述冒泡排序算法将所述像素点从大到小或者从小到大进行排序；
获取经过排序后的像素点的中位值；
将经过排序后的像素点的中位值作为衰减后的环境温度。
获取所述原始环境温度图像中的像素点，其中，每个像素点代表一个温度；
计算所述原始环境温度图中的像素点的平均值；
将所述平均值作为衰减后的环境温度。
可选的，在装置的其他实施例中，如图6所示，第四确定模块612具体用于：
判断环境中物体的温度是否位于所述衰减后的人体体温范围内；
若是，则确定物体为人体；
根据原始环境温度图像中的像素点的位置确定人体所处位置。
可选的，在装置的其他实施例中，所述原始环境温度数据为原始环境温度图像；
所述计算所述环境温度衰减率的计算公式如下：
所述计算所述衰减后的人体体温范围的计算公式如下：
衰减后的人体体温范围＝正常人体体温范围×环境温度衰减率。
需要说明的是，上述检测人***置的装置可执行本发明实施例提供的一种检测人***置的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，未在检测人***置的装置实施例中详尽描述的技术细节，可参考本发明实施例提供的一种检测人***置的方法。
本发明实施例还提供了一种非易失性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可执行指令，该计算机可执行指令被一个或者多个处理器执行时，可使得上述一个或者多个处理器可执行上述任意方法实施例中的一种检测人***置的方法。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
通过以上的实施方式的描述，本领域普通技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)等。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种检测人***置的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取原始环境温度数据；
根据所述原始环境温度数据确定衰减后的环境温度；
获取实际环境温度数据；
根据所述实际环境温度数据和所述衰减后的环境温度确定环境温度衰减率；
根据所述环境温度衰减率和正常人体体温范围确定衰减后的人体体温范围；
基于所述衰减后的人体体温范围确定人体所处位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始环境温度数据为原始环境温度图像，
所述根据所述原始环境温度数据确定衰减后的环境温度，包括：
获取所述原始环境温度图像中的像素点，其中，每个像素点代表一个温度；
基于所述冒泡排序算法对所述像素点进行排序以确定衰减后的环境温度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述冒泡排序算法对所述像素点进行排序以确定衰减后的环境温度，包括:
基于所述冒泡排序算法将所述像素点从大到小或者从小到大进行排序；
获取经过排序后的像素点的中位值；
将经过排序后的像素点的中位值作为衰减后的环境温度。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始环境温度数据为原始环境温度图像，所述根据所述原始环境温度数据确定衰减后的环境温度，包括：
获取所述原始环境温度图像中的像素点，其中，每个像素点代表一个温度；
计算所述原始环境温度图中的像素点的平均值；
将所述平均值作为衰减后的环境温度。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，
所述计算所述环境温度衰减率的计算公式如下：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
所述计算所述衰减后的人体体温范围的计算公式如下：
衰减后的人体体温范围＝正常人体体温范围×环境温度衰减率。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述衰减后的人体体温范围确定人体所处位置，包括：
判断环境中物体的温度是否位于所述衰减后的人体体温范围内；
若是，则确定物体为人体；
根据原始环境温度图像中的像素点的位置确定人体所处位置。
8.一种检测人***置的装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取原始环境温度数据；
第一确定模块，用于根据所述原始环境温度数据确定衰减后的环境温度；
第二获取模块，用于获取实际环境温度数据；
第二确定模块，用于根据所述实际环境温度数据和所述衰减后的环境温度确定环境温度衰减率；
第三确定模块，用于根据所述环境温度衰减率和正常人体体温范围确定衰减后的人体体温范围；
第四确定模块，用于基于所述衰减后的人体体温范围确定人体所处位置。
9.一种空调设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被处理器所执行时，使所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
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