[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

本發明公開了一種人體偵測方法，包括以下步驟：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。本發明人體偵測方法通過將PIR(被動紅外技術)與移動偵測結合，綜合兩者的檢測結果以準確判斷是否發生入侵，提高偵測的準確率，可避免單獨使用PIR或移動偵測技術進行移動偵測時因環境因素導致的誤判，降低誤報率，實用性強。

技術領域

本發明涉及探測技術領域，尤其涉及一種人體偵測方法。

背景技術

隨著二十一世紀信息技術的騰飛，智能化安防技術隨著科學技術的發展已邁入了一個全新的領域，當前人體偵測大部分都是被動紅外探測器進行紅外移動偵測。然而，被動紅外探測器容易受各種熱源和光源的干擾，以及當環境溫度與人體溫度接近時，探測的靈敏度會下降，容易產生誤報或漏報現象。

鑒于此，有必要提供一種可解決上述缺陷的人體偵測方法以提高人體監測的準確性，避免外界環境的干擾，適用范圍廣。

發明內容

本發明所要解決的技術問題提供一種人體偵測方法以提高人體監測的準確性，避免外界環境的干擾，適用范圍廣。

為解決上述技術問題，本發明采用如下所述的技術方案：一種人體偵測方法，包括有如下步驟：

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，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。

其進一步技術方案為：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。

其進一步技術方案為：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。

其進一步技術方案為：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。

其進一步技術方案為：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：