[發明專利]人體偵測方法

在審

• 申請號: 201910156623.0
• 申請日: 2019-03-01
• 公開（公告）號: CN109887211A
• 公開（公告）日: 2019-06-14
• 發明（設計）人: 陳偉華
• 申請（專利權）人: 深圳市安尼數字技術有限公司
• 主分類號: G08B13/196
• 分類號: G08B13/196
• 代理公司: 深圳市精英專利事務所 44242
• 代理人: 馮筠

1.一種人體偵測方法，其特征在于，所述人體偵測方法包括如下步驟：

采用被動紅外探測器控制攝像設備工作，對監測區域進行監測，并利用被動紅外探測器收集入侵目標信息；

根據攝像設備獲得的原始圖像進行圖像分析處理，生成標準圖像；

根據標準圖像建立背景模型，判斷是否存在入侵目標，若是，確定存在入侵目標；

當既收集到入侵目標信息又確定存在入侵目標時，將對應的標準圖像發送至服務器端，以進行入侵目標的抓取及報警。

2.如權利要求1所述的人體偵測方法，其特征在于，所述被動紅外探測器包括熱釋電紅外傳感器和菲涅爾透鏡，所述采用被動紅外探測器控制攝像設備工作，對監測區域進行監測，并利用被動紅外探測器收集入侵目標信息的步驟具體為：

熱釋電紅外傳感器將菲涅爾透鏡聚焦至其上的紅外信號轉變為電信號，將電信號傳輸至攝像設備以控制所述攝像設備工作，對監測區域進行監測，并根據熱釋電紅外傳感器由于人體溫度和環境溫度的溫度差產生的電荷失衡獲取并收集入侵目標信息。

3.如權利要求1所述的人體偵測方法，其特征在于，所述圖像分析處理包括圖像灰度處理及中值濾波處理，所述根據攝像設備獲得的原始圖像進行圖像分析處理，生成標準圖像的步驟具體包括以下步驟：

利用RGB色彩模式，根據原始圖像中的R(紅)、G(綠)、B(藍)三個色彩分量，獲取原始圖像對應的灰度圖像；

對獲得的灰度圖像進行中值濾波處理，去除圖像噪聲，生成標準圖像。

4.如權利要求3所述的人體偵測方法，其特征在于，所述灰度圖像利用以下公式計算獲得：

Gray(i,j)＝0.299×R(i,j)+0.578×G(i,j)+0.114×B(i,j)

式中，(i,j)代表圖像中像素點的位置坐標，Gray(i,j)是灰度處理后的灰度圖像的灰度值，0.299是R(紅)色彩分量的權值，R(i,j)是原始圖像的R(紅)色彩分量的像素值，0.578是G(綠)色彩分量的權值，G(i,j)是原始圖像的G(綠)色彩分量的像素值，0.114是B(藍)色彩分量的權值，B(i,j)是原始圖像的B(藍)色彩分量的像素值。

5.如權利要求3所述的人體偵測方法，其特征在于，所述攝像設備拍攝的是視頻，所述根據標準圖像建立背景模型，判斷是否存在入侵目標，若是，確定存在入侵目標的步驟具體包括以下步驟：

根據攝像設備拍攝獲得的視頻，選擇視頻的前N幀的標準圖像，其中，N≥1；

獲取該連續N幀的標準圖像中所有的標準圖像像素點的像素的中值λ(i,j)和均方差δ(i,j)，其中，(i,j)中是圖像中像素點的位置坐標；

以中值λ(i,j)作為背景圖像的像素點的初始像素值，并利用卡爾曼濾波模型更新背景圖像；

根據更新后的背景圖像及其對應的標準圖像進行差別對比運算，并將運算結果與對應的門限值進行比較，判斷更新后的背景是否存在入侵目標，若是，確定存在入侵目標。