[發(fā)明專利]人體存在檢測方法及裝置、存儲介質(zhì)及計算機設(shè)備在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010552505.4 | 申請日: | 2020-06-16 |
| 公開(公告)號: | CN111985297A | 公開(公告)日: | 2020-11-24 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 金歡歡;尹海波 | 申請(專利權(quán))人: | 深圳數(shù)聯(lián)天下智能科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00 |
| 代理公司: | 深圳中細軟知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44528 | 代理人: | 仉玉新 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市南山區(qū)粵海*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 人體 存在 檢測 方法 裝置 存儲 介質(zhì) 計算機 設(shè)備 | ||
本發(fā)明實施例公開了一種人體存在檢測方法及裝置、存儲介質(zhì)及計算機設(shè)備,該方法包括:獲取第一圖像,該第一圖像為熱成像設(shè)備在目標時刻檢測到的目標位置的活體檢測圖像,該活體檢測圖像的各個像素點的像素值為熱成像設(shè)備檢測到的溫度值,基于統(tǒng)計學(xué)的異常點檢測方法對第一圖像進行熱源檢測,得到第二圖像,對該第二圖像中小于預(yù)設(shè)尺寸的非人類熱源進行濾除處理,得到目標圖像,根據(jù)該目標圖像中剩余熱源的數(shù)量,檢測該目標位置在目標時刻是否存在人體。能夠有效識別出第一圖像中存在的熱源,且能夠有效濾除識別到的熱源中的小型干擾熱源,在居住場景下,能夠有效減小小型干擾熱源造成的干擾,提高對人體存在檢測的準確度。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種人體存在檢測方法及裝置、存 儲介質(zhì)及計算機設(shè)備。
背景技術(shù)
隨著社會經(jīng)濟的迅猛發(fā)展和綜合國力的日益增強,人民的生活水平逐漸提高, 隨之而來的對于居住的安全需求也與日俱增,對居住環(huán)境的監(jiān)控則是居住安全的 重要的一部分。
紅外熱成像設(shè)備可感知被監(jiān)控環(huán)境范圍內(nèi)物體的溫度,也被應(yīng)用在安全監(jiān)控 中對人體是否存在進行檢測,然而,在居住環(huán)境下,由于存在非常多的小型干擾 熱源,例如燒熱的水壺、發(fā)熱的充電器等等,在利用紅外熱成像設(shè)備對人體是否 存在進行檢測時,小型干擾熱源會帶來干擾,導(dǎo)致人體存在檢測的準確度低的問 題。
發(fā)明內(nèi)容
基于此,有必要針對上述問題,提出了一種人體存在檢測方法、裝置、計算 機設(shè)備及存儲介質(zhì),用于解決現(xiàn)有技術(shù)中由于存在小型感染熱源導(dǎo)致對人體是否 存在的檢測的準確度低的問題。
在第一方面,本申請?zhí)峁┮环N人體存在檢測方法,所述方法包括:
獲取第一圖像,所述第一圖像中的各個像素點的像素值為溫度值;
基于統(tǒng)計學(xué)的異常點檢測方法對所述第一圖像進行熱源檢測,得到第二圖像;
對所述第二圖像中小于預(yù)設(shè)尺寸的非人類熱源進行濾除處理,得到目標圖像;
根據(jù)所述目標圖像中剩余熱源的數(shù)量,檢測所述第一圖像中是否存在人體。
可選的,所述基于統(tǒng)計學(xué)的異常檢測方法對所述第一圖像進行熱源檢測,得 到第二圖像,包括:
根據(jù)四分位法確定所述第一圖像中的異常點的像素值閾值;
遍歷所述第一圖像,將所述第一圖像中小于所述像素值閾值的像素值設(shè)置為 零,得到所述第二圖像。
可選的,所述對所述第二圖像中小于預(yù)設(shè)尺寸的非人類熱源進行濾除處理, 得到目標圖像,包括:
采用開運算方法對所述第二圖像進行處理,濾除所述第二圖像中小于預(yù)設(shè)尺 寸的非人類熱源,得到目標圖像。
可選的,所述獲取第一圖像之后還包括:
確定所述第一圖像在預(yù)設(shè)的分位點對應(yīng)的分位數(shù)值;
利用所述分位數(shù)值替換所述第一圖像中大于預(yù)設(shè)人體溫度值的像素值,得到 預(yù)處理后的第一圖像。
可選的,所述獲取第一圖像之后還包括:
對所述第一圖像進行主特征重構(gòu),得到重構(gòu)后的第一圖像。
可選的,所述對所述第一圖像進行主特征重構(gòu),得到重構(gòu)后的第一圖像,包 括:
對所述第一圖像進行奇異值分解,得到分解后的對角矩陣、右奇異矩陣及左 奇異矩陣;
根據(jù)所述對角矩陣進行重構(gòu)特征選擇,得到目標對角矩陣;
利用所述目標對角矩陣,所述右奇異矩陣及所述左奇異矩陣進行數(shù)據(jù)重構(gòu), 得到重構(gòu)后的第一圖像。
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