[發明專利]基于激光雷達的人類入侵檢測方法及安防系統

在審

• 申請號: 202210100156.1
• 申請日: 2022-01-27
• 公開（公告）號: CN114545437A
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 焦新濤;蔡智彬;梁子湘;陸祖波
• 申請（專利權）人: 華南師范大學
• 主分類號: G01S17/88
• 分類號: G01S17/88;G01S7/48;G08B13/189
• 代理公司: 廣州駿思知識產權代理有限公司 44425
• 代理人: 張金龍

1.一種基于激光雷達的人類入侵檢測方法，其特征在于，包括步驟：

獲取激光雷達的激光束落在檢測對象上的各采集點相對于激光發射點的距離ρ和方位α，得到采集點集；

計算所述采集點集中的采集點形成的輪廓與人類腿部輪廓模型的相似度，當所述相似度大于相似度閾值E時，確定所述采集點集為可疑特征點集；

從一掃描周期的所述可疑特征點集中獲取特征頂點，獲取所述特征頂點與上一掃描周期的所述可疑特征點集中每一采集點的絕對距離dis，若上一掃描周期的可疑特征點集不存在絕對距離dis小于可疑閾值β的采集點X_i，則將所述特征頂點標記為新的可疑人腿；若上一掃描周期的可疑特征點集存在絕對距離dis小于可疑閾值β的采集點X_i，則將所述特征頂點標記為與上一掃描周期的特征頂點相同的可疑人腿；其中，所述特征頂點為所述采集點集中距離ρ最小的采集點；

構建可疑對象，每個所述可疑對象對應有第一特征序列和第二特征序列，所述第一特征序列和所述第二特征序列各包含多個標記為同一可疑人腿的所述特征頂點；

根據同一可疑對象的第一特征序列和第二特征序列計算可疑步伐特征，根據所述可疑步伐特征和人類步伐特征的對比結果，確定所述檢測對象是否為人類。

2.根據權利要求1所述的人類入侵檢測方法，其特征在于，計算所述采集點集中的采集點形成的輪廓與人類腿部輪廓模型的相似度之前，還包括步驟：

通過滑動窗口聚類的方法篩除所述采集點集中位置異常的采集點；

獲取所述采集點集形成的輪廓，并在極坐標系中移動所述輪廓，使所述采集點集的特征頂點與人類腿部輪廓模型的模型頂點對齊且極角相同。

3.根據權利要求1所述的人類入侵檢測方法，其特征在于，構建可疑對象時，包括步驟：

獲取新的特征頂點，并添加至與所述新的特征頂點標記為同一可疑人腿的特征頂點所在的第一特征序列或第二特征序列的末端；

若不存在與所述新的特征頂點標記標記為同一可疑人腿的特征頂點，則設所述新的特征頂點為等待特征點；

在一等待時間段內，出現標記為不同的可疑人腿的所述等待特征點時，以其中標記為一相同可疑人腿的等待特征點構建新的第一特征序列，以其中標記為另一相同可疑人腿的等待特征點構建新的第二特征序列，并以所述新的第一特征序列和新的第二特征序列構建一個新的可疑對象。

4.根據權利要求1所述的人類入侵檢測方法，其特征在于，所述可疑步伐特征包括第一步長序列、第二步長序列和步頻序列，所述人類標準步伐特征包括人類標準步長和人類標準步頻，當所述第一步長序列的M個第一步長中有N個與所述人類標準步長間的第一步長誤差小于步長誤差閾值，且所述第二步長序列的M個第二步長中有N個與所述人類標準步長間的第二步長誤差小于步長誤差閾值；且所述步頻序列的M個步頻中有N個與所述人類標準步頻間的步頻誤差小于步頻誤差閾值時，則該檢測對象為人類。

5.根據權利要求1-4中任一項所述的人類入侵檢測方法，其特征在于，還包括步驟：獲取所述檢測對象的溫度，還根據所述檢測對象的溫度和人類體溫特征的對比結果，確定所述檢測對象是否為人類。