CN114047552B - 一种人体存在传感器 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及智能感应技术领域，尤其涉及一种人体存在传感器，包括微波传感器、红外传感器、寄存器单元、控制单元和电源单元，所述微波传感器和红外传感器分别通过微波感知信号和红外温度信号检测目标环境信息，检测到的数据传入运算单元中进行统计算法处理，对微波感知信号和红外温度信号进行分类；根据微波感知数据和温度数值进行判断，当数据存入高温寄存器时，控制单元发送人体存在感知为真；当数据存入低温寄存器时，控制单元发送人体存在感知为否。本发明能够对运动热体进行感知并记录热值，该热值可用来判断运动/静止热体是否存在，最终输出封闭空间内是否存在热体；基于微波传感器以及红外传感器，联合判定是否有人存在于被检测环境。

Description

一种人体存在传感器
技术领域
本发明涉及智能感应技术领域，尤其涉及一种人体存在传感器。
背景技术
随着社会的快速进步与发展，用电负荷加剧，节能减排成为人们共同面对的问题。如今新兴智能化技术迅速发展，各种控制***越来越体现出智能化的特点，极大的提高了用电效率，给人们的生活带来了便利。
智能感应技术中，感知并判断人体是否在某个封闭空间内的传感器契合当前市场的需求，称为人体存在传感器。人体存在传感器作为在智能控制***中作为智能照明、智能温度控制、智能通风等智能控制子***的判断器具有重要的作用。
当前市场上主要存在的人体存在传感器有微波传感器、热释电传感器、热电偶传感器等。其中微波传感器对径向运动感知力较强，热释电传感器对切向热体运动感知力较强，热电偶传感器对温度的大幅改变有感知。当前急需解决的一个问题是低成本对封闭空间内微运动或不运动的人体进行感知。
正是基于上述原因，本发明提供了一种人体存在传感器。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种人体存在传感器，对运动热体进行感知并记录热值，该热值可用来判断运动/静止热体是否存在，最终输出封闭空间内是否存在热体。该***基于微波传感器以及红外传感器，联合判定是否有人存在于被检测环境。该***包含智能硬件和对应的算法，基于微波感知和红外热值感知，联合判定是否有人体存在于被检测空间。
为了实现本发明的目的,本发明采用的技术方案为：
本发明公开了一种人体存在传感器，包括微波传感器、红外传感器、寄存器单元、控制单元和电源单元，所述寄存器单元包括高温寄存器和低温寄存器，所述微波传感器和红外传感器分别通过微波感知信号和红外温度信号检测目标环境信息，检测到的数据传入运算单元中进行算法处理，对微波感知信号和红外温度信号进行分类；根据微波感知数据和温度数值进行判断，暂存入高温寄存器或低温寄存器，当数据存入高温寄存器时，控制单元发送人体存在感知为真；当数据存入低温寄存器时，控制单元发送人体存在感知为否；所述电源单元分别与控制单元、微波传感器和红外传感器连接。
微波感知信号和红外温度信号进行分类的方法包括如下步骤：
S1，微波感知信号为真时，温度感知数据默认存入高温寄存器，当且仅当红外传感器检测到的信号与高温寄存器中数组信号有显著性差异，且与低温寄存器中数组信号无显著性差异时，存入低温寄存器；
S2，微波感知信号为否时，温度感知数据默认存入低温寄存器，当且仅当红外传感器检测到的信号与低温寄存器中数组信号有显著性差异，且与高温寄存器中数组信号无显著性差异时，存入高温寄存器；
S3，当数据存入高温寄存器时，控制单元发送人体存在感知为真；当数据存入低温寄存器时，控制单元发送人体存在感知为否。
温度数值与寄存器中的温度数据进行差异判断的算法如下：
设实测温度为μ，高温寄存器与低温寄存器中数据的期望分别为μ1和μ2，标准差分别为σ1和σ2；
1)设原假设为H0：μ＝μ1，备择假设为H1；μ≠μ1；构建统计量 为样本均值，n为样本量；给定显著性水平p＝0.05，因显著性水平为5％，那么，位于百分位95％的数值即为临界值，如果计算的t值大于临界值，则拒绝原假设，即μ与高温寄存器数组数据有显著差异；
2)设原假设为H0’：μ＝μ2，备择假设为H1’；μ≠μ2；构建统计量 为样本均值，n为样本量；给定显著性水平p＝0.05，因显著性水平为5％，如果计算的t值大于临界值，则拒绝原假设，即μ与低温寄存器数组数据有显著差异。
本发明的有益效果在于：
(1)本发明能够对运动热体进行感知并记录热值，该热值可用来判断运动/静止热体是否存在，最终输出封闭空间内是否存在热体。该***基于微波传感器以及红外传感器，联合判定是否有人存在于被检测环境。该***包含智能硬件和对应的算法，基于微波感知和红外热值感知，联合判定是否有人体存在于被检测空间。
附图说明
图1为本发明的***示意图；
图2为本发明中微波感知信号和红外温度信号进行分类的方法示意图；
图3为本发明中红外温度信号与检测距离的影响示意图。
图中：1微波传感器，2红外传感器，3寄存器单元，4控制单元，5电源单元。
具体实施方式
下面对本发明进一步说明：
请参阅图1-3，
在实际应用中，本发明涉及的传感器可装载至智能照明、智能家居等***，这些装置往往与被检测环境之间存在一定距离。根据实测数据可以发现，红外温度信号值会受到检测距离的影响。随着检测距离的增加，检测值具有明显的数值衰减，当检测距离达到三米以上，数值逐渐接近环境温度，单独使用热传感器难以进行判断(如图3所示)。
因此，简单地将红外温度检测值与设定阀值进行对比，会出现误判的情况，本发明提出的算法可有效解决这一问题。
实施例：
某时刻高温寄存器中数组为[27.79，28.11，28.51，28.97，29.17，29.31，29.85，30.11]，低温寄存器中数组为[22.95，23.17，23.47，23.65，23.71，24.17，24.51，24.69]。对以下两种情况进行分析：
1.有人走进入检测区域，此时人体存在传感器检测到信号数组为[1024，29.45](微波传感器检测值为0～4表示无动目标，1020～1024表示有动目标)，此时微波传感器检测到有移动物体,默认放入高温寄存器，但无法判定是否为人体，此时将红外热值与高温寄存器中值进行显著性检验：计算可得t高温＝1.654<t0.05＝2.365，此时热值与高温寄存器不存在显著性差异，人体存在传感器判定有人；随后此人在某处保持不动，此时信号数组为[0,28.41],此时微波传感器检测到无移动物体，默认放入低温寄存器，此时将红外热值与低温寄存器中值进行显著性检验：计算可得t低温＝21.075>t0.05＝2.365，此时热值与低温寄存器存在显著性差异,继续将红外热值与高温寄存器中值进行显著性检验：计算可得t高温＝1.986<t0.05＝2.365，此时热值与高温寄存器不存在显著性差异，人体存在传感器判定有人。
2.有其他运动物体(小动物，非热源运动体等)进入检测区域时，此时人体存在传感器检测到信号数组为[1023，24.02]，此时微波传感器检测到有移动物体,默认放入高温寄存器，但无法判定是否为人体，此时将红外热值与高温寄存器中值进行显著性检验：计算可得t高温＝17.349>t0.05＝2.365，此时热值与高温寄存器存在显著性差异，继续与低温寄存器中值进行显著性检验：计算可得t低温＝1.409＜t0.05＝2.365，此时热值与高温寄存器不存在显著性差异，因此人体存在传感器判定无人。
由上述可知，本发明能够低成本对封闭空间内微运动或不运动的人体进行感知，且能够对小动物或非热源运动体与人体进行区分。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (2)

1.一种人体存在传感器，其特征在于：包括微波传感器（1）、红外传感器（2）、寄存器单元（3）、控制单元（4）和电源单元（5），所述寄存器单元（3）包括高温寄存器和低温寄存器，所述微波传感器（1）和红外传感器（2）分别通过微波感知信号和红外温度信号检测目标环境信息，检测到的数据传入运算单元中进行统计算法处理，对微波感知信号和红外温度信号进行分类；根据微波感知数据和温度数值进行判断，暂存入高温寄存器或低温寄存器，当数据存入高温寄存器时，控制单元（4）发送人体存在感知为真；当数据存入低温寄存器时，控制单元（4）发送人体存在感知为否；所述电源单元（5）分别与控制单元（4）、微波传感器（1）和红外传感器（2）连接；微波感知信号和红外温度信号进行分类的方法包括如下步骤：
S1，微波感知信号为真时，温度感知数据默认存入高温寄存器，当且仅当红外传感器检测到的信号与高温寄存器中数组信号有显著性差异，且与低温寄存器中数组信号无显著性差异时，存入低温寄存器；
S2，微波感知信号为否时，温度感知数据默认存入低温寄存器，当且仅当红外传感器检测到的信号与低温寄存器中数组信号有显著性差异，且与高温寄存器中数组信号无显著性差异时，存入高温寄存器；
S3，当数据存入高温寄存器时，控制单元发送人体存在感知为真；当数据存入低温寄存器时，控制单元发送人体存在感知为否。
2.根据权利要求1所述的一种人体存在传感器，其特征在于：温度数值与寄存器单元中的温度数据进行差异判断的算法如下：
设实测温度为μ，高温寄存器与低温寄存器中数据的期望分别为μ1和μ2，标准差分别为σ1和σ2；
设原假设为H0：μ=μ1，备择假设为H1；μ≠μ1；构建统计量，/>为样本均值，n为样本量；给定显著性水平p=0.05，因显著性水平为5%，那么，位于百分位95%的数值即为临界值，如果计算的t值大于临界值，则拒绝原假设，即μ与高温寄存器数组数据有显著差异；
设原假设为H0 ’：μ＝μ2，备择假设为H1 ’；μ≠μ2；构建统计量，/>为样本均值，n为样本量；给定显著性水平p=0.05，因显著性水平为5%，如果计算的t值大于临界值，则拒绝原假设，即μ与低温寄存器数组数据有显著差异。
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