[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

本發明涉及一種基于激光雷達的人類入侵檢測方法從人類腿部特征的維度對檢測對象進行是否符合人類特征的判斷，同時從人類步伐特征的維度對檢測對象進行是否符合人類特征的判斷，綜合人類腿部特征和人類步伐特征的檢測結果判斷該檢測對象是否為人類，更有針對性地對人類入侵進行檢測，能夠檢測安防范圍內存在人類入侵，避免人類以外的運動物體進入安防檢測范圍造成的誤報警，從而提高了安防系統的報警準確性。此外，本發明采用激光雷達采集檢測對象的信息，不受環境光線等環境因素干擾，魯棒性強，且相較于攝像監控更具有隱私安全。

技術領域

本發明涉及人類入侵檢測技術領域，尤其是涉及一種基于激光雷達的人類入侵檢測方法及安防系統。

背景技術

智能安防系統是保障環境安全的有效技術手段，特別是如家庭住宅、私人庫房等需要通過智能安防系統防止外來人員入侵的環境。對于環境中的運動物體的檢測，當前有兩種常見方案：一是通過數碼攝像機拍攝環境畫面，再將拍攝畫面上傳至云端進行圖像分析，以識別拍攝畫面中的入侵對象；二是通過激光雷達檢測環境中入侵對象的位置信息，再根據檢測的位置信息進行分析，以識別入侵對象是否為運動物體。

然而，在第一種方案中，由于數碼攝像機的識別率極其依賴于環境光線，環境光線過強或過弱都會使拍攝畫面充滿噪點，容易丟失關鍵像素，導致圖像分析無法正確識別畫面內容，因此這種安防系統的魯棒性較差；而且拍攝數據在上傳云端的過程中，有被他人盜取數據的風險，不利于隱私安全。

而第二種方案由于只能檢測環境中的入侵對象是否為運動物體，無法檢測該運動物體是否為人類，因此當檢測環境中存在人類以外的運動物體，如流浪貓狗、鳥類昆蟲等，安防系統將會發生不必要誤報警。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的缺點與不足，提供一種基于激光雷達的人類入侵檢測方法及安防系統，能夠識別檢測范圍內的運動的人類，且可適應于各種環境中的檢測，隱私安全好。

本發明是通過以下技術方案實現的：一種基于激光雷達的人類入侵檢測方法，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。

相對于現有技術，本發明提供一種基于激光雷達的人類入侵檢測方法從人類腿部特征的維度對檢測對象進行是否符合人類特征的判斷，同時從人類步伐特征的維度對檢測對象進行是否符合人類特征的判斷，綜合人類腿部特征和人類步伐特征的檢測結果判斷該檢測對象是否為人類，更有針對性地對人類入侵進行檢測，能夠檢測安防范圍內存在人類入侵，避免人類以外的運動物體進入安防檢測范圍造成的誤報警，從而提高了安防系統的報警準確性。此外，本發明采用激光雷達采集檢測對象的信息，不受環境光線等環境因素干擾，魯棒性強，且相較于攝像監控更具有隱私安全。

進一步地，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。通過該方案篩除位置異常的采集點能夠提高相似度的計算準確性。