CN102764130A - 一种用于测量手部运动速度的非接触式静电探测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的一种用于测量人体手部运动速度的非接触式静电探测方法，涉及一种非接触式手部运动速度测量方法。本发明包括如下步骤：步骤一：布设能检测到人体手部运动静电信号的多极板探测阵列；步骤二：采集监测环境中的静电信号；步骤三：将该采集到的静电感应信号电势值与预设判据对比；步骤四：记录步骤二中检测到的人体手部运动在每个极板上所产生的静电感应信号的波峰值，读取每个极板上紧随波峰值的过零点时刻；步骤五：根据公式即可获得人体手部的运动速度。本发明将非接触式静电探测技术应用于对人体手部运动速度的测量中，可减小人体手部速度测量技术的工作死角区，降低人体手部运动测速探测系统的设计复杂程度。
Description
技术领域
本发明涉及一种非接触式手部运动速度测量方法，尤其涉及一种用于测量手部运动速度的非接触式静电探测方法，属于静电探测领域。
背景技术
目前应用于反恐侦察、安防监控、医疗护理等领域的人体监控技术的发展方向是研究具有抗干扰性能好、虚警率低、工作死角区小、逻辑算法简单以及系统布设方便的新体制探测技术。人体探测技术在反恐监测领域有着广泛的重要应用，如随时掌握独居人员在居住场所的活动状态。目前红外探测及图像模式识别技术在人体探测领域得到广泛的应用。
红外探测技术利用人体的红外辐射信号来感知人体目标的存在，但是由于室内存在加热、照明等发射红外信号的设备，同时在室外环境中存在光照等红外辐射源，使得该技术的虚警率偏高。另外红外探测技术只能探测到人体目标是否存在，而无法识别目标的姿态动作；图像模式识别技术常用于识别人体的姿态动作，但是在摄像头的视频死角区域无法发挥作用，此外为了排除非人体目标的干扰，图像模式识别技术需要采用复杂的逻辑算法设计。
静电探测技术利用运动中物体所带的静电实现对目标的探测识别。“Triboelectrification of houseflies(Musca domestic L.)walking on syntheticdielectric surfaces”Mcgonigle D F，Jackson C W and Davidson J L 2002 J.Electrostat.54167-177中首次提出对爬行中的昆虫进行静电探测的方法。受此启发，“Electrification of human body by walking”Ficker T 2006 J.Electrostat.64 10-16通过安装在人身体上的静电计对运动中人体电势的变化进行了研究。由于一切运动的物体都会带上静电，因此将静电探测方法应用于识别人体是可行的，国内外均未将非接触式静电探测方法应用于人体识别。
“An adaptive Kalman-based Bayes estimation technique to classify locomotoractivities in young and elderly adults through accelerometers”R.Muscillo，M.Schmid，S.Conforto and T.D’Alessio，Med.Eng.Phys.32，849-859(2010)、“Detection of pedestrians infar-infrared automotive night vision using region-growing and clothing distortion compensation”R.O’Malley，E.Jonesa，and M.Glavin，Infrared.Phys.Techn.53，439-449(2010)、“Human detectionusing a mobile platform and novel features derived from a visual saliency mechanism”S.Montabone，and A.Soto，Image.Vision.Comput.28，391-402(2010)中分别通过在人体手部安装传感器、红外探测技术及图像模式识别技术实现对人体手部的测速。然而由于室内存在加热、照明等发射红外信号的设备，同时在室外环境中存在光照等红外辐射源，使得应用于人体手部运动测速的红外探测技术的误差率偏高。图像模式识别技术常用于对人体运动速度的测量，但是在摄像头的视频死角区域无法发挥作用，此外为了排除非人体目标的干扰，图像模式识别技术需要采用复杂的逻辑算法设计；穿戴式传感器网络能够有效地测量人体手部的运动速度，但由于需要将探测器安装在人体手部上，存在着使用不方便的缺陷，同时将会对人体手部的运动状态造成影响。
发明内容
本发明要解决的技术问题是利用非接触式静电探测方法测量人体手部运动速度，同时解决人体手部运动探测技术存在的工作死角区大和探测系统与逻辑算法设计复杂的问题。本发明公开了一种用于测量人体手部运动速度的非接触式静电探测方法，该方法将非接触式静电探测技术应用于对人体手部运动速度的测量中，可减小人体手部速度测量技术的工作死角区，降低人体手部运动测速探测系统的设计复杂程度。
本发明的目的是通过下述技术方案实现：
本发明公开的一种用于测量人体手部速度的非接触式静电探测方法具体实现步骤如下：
步骤一：布设能检测到人体手部运动静电信号的多极板探测阵列，所述探测阵列包括至少一组多极板探测单元；多极板探测单元由四个极板组成，四个极板分成两对，两对极板间的连线互相垂直，每对极板间距离为d，d≤20cm，四个极板位置布置呈正方形；极板间距离为d相对于人体手部运动距离较小，分析的运动距离d所用的时间相对于人体手部运动时间较小，因此测得的速度即为人体实时运动速度；
步骤二：采集监测环境中的静电信号，所述的静电信号是每个时刻探测系统获取的静电感应信号电势值；
步骤三：将该采集到的静电感应信号电势值与预设判据对比，如果该静电感应信号与该预设判据相同，则认为检测到了人体手部运动的存在；
步骤四：记录步骤二中检测到的人体手部运动在每个极板上所产生的静电感应信号的波峰值，读取每个极板上紧随波峰值的过零点时刻；定义中首先探测到静电感应信号的极板与其相对的极板组成极板对一，极板对一中首先探测到静电感应信号的极板为极板1，另一个极板为极板2；另一对极板为极板对二，极板对二中首先探测到静电感应信号的极板为极板4，另一个极板为极板3；分别读取多极板探测单元中极板1，极板2，极板3，极板4采集到的紧随波峰值的过零点时刻t1,t2,t3,t4；
步骤五：根据公式
即可获得人体手部的运动速度。
所述的探测系统包括探测极板、电荷放大器、电流-电压转换电路、低通滤波器以及数据采集仪。探测极板获取静电感应电荷量，电荷量的变化产生静电感应电流，产生的电流经过电荷放大器后幅值得到放大，放大后的电流值经过电流-电压转换电路转变为电势值，静电感应电势值随后经过低通滤波电路去除噪声。数据采集仪将滤波后的静电感应电势值转化为数字信号存储下来。
步骤三中所述的预设判据为：采集到的静电感应信号的幅值先由小变大，随后又由大变小；采集到的静电感应信号具有周期连续性，每个周期内的静电感应信号均出现两个波峰，其中后一个波峰的幅值小于前一个波峰的幅值的一半。
步骤三中多极板探测阵列包括多个多极板探测单元，多极板探测单元的数量及布阵方式根据实际探测目标区域需要而定，多极板探测阵列可以给出不同位置处的人体手部的实时运动速度。
由于遮挡物无法彻底阻碍电磁波的传输，因此利用非接触式静电探测技术测量人体手部运动速度受遮挡物影响小，所以通过非接触式静电探测技术测量人体步行速度具有工作死角区小的优点。
有益效果：
1、本发明的一种用于测量人体手部运动速度的非接触式静电探测方法首次将非接触式静电探测技术应用于测量人体手部运动速度中，可测得人体手部运动速度。
2、本发明的一种用于测量人体手部速度的非接触式静电探测方法，由于利用了静电感应信号传播过程中受遮挡物阻碍小的特点，具有工作死角区小的特点。
3、本发明的一种用于测量人体手部速度的非接触式静电探测方法不需要采取额外的信号处理方法，通过简单的频谱分析即可测量人体手部运动速度，具有逻辑算法设计简单的特点。
附图说明
图1是运动的人体手部与一组多极板探测单元相对位置关系示意图；
图2是本发明的用于采集人体手部运动静电感应信号的非接触式静电探测系统原理框图；
图3是用于测量多个位置人体手部实时运动速度的多极板探测阵列布设图；
具体实施方式
下面结合附图详细描述本发明的具体实施方式。
本实施例的一种用于测量人体手部速度的非接触式静电探测方法具体实现步骤如下：
步骤一：布设能检测到人体手部运动静电信号的多极板探测阵列，所述探测阵列包括至少一组多极板探测单元；人体手部与一组多极板探测单元相对位置关系示意图如图1所示，多极板探测单元由四个极板组成，四个极板分成两对，两对极板间的连线互相垂直，每对极板间距离为d，d≤20cm，四个极板位置布置呈正方形；极板间距离为d相对于人体手部运动距离较小，分析的运动距离d所用的时间相对于人体手部运动时间较小，因此测得的方向即为人体实时运动速度；
步骤二：采集监测环境中的静电信号，所述的静电信号是每个时刻探测系统获取的静电感应信号电势值，用于采集人体手部运动静电感应信号的非接触式静电探测系统原理框图如图2所示；
步骤三：将该采集到的静电感应信号电势值与预设判据对比，如果该静电感应信号与该预设判据相同，则认为检测到了人体手部运动的存在；
步骤四：记录步骤二中检测到的人体手部运动在每个极板上所产生的静电感应信号的波峰值，读取每个极板上紧随波峰值的过零点时刻；定义中首先探测到静电感应信号的极板与其相对的极板组成极板对一，极板对一中首先探测到静电感应信号的极板为极板1，另一个极板为极板2；另一对极板为极板对二，极板对二中首先探测到静电感应信号的极板为极板4，另一个极板为极板3；分别读取多极板探测单元中极板1，极板2，极板3，极板4采集到的紧随波峰值的过零点时刻t1,t2,t3,t4；
步骤五：根据公式
即可获得人体手部的运动速度。
用于采集人体手部运动静电感应信号的非接触式静电探测系统原理框图如图2所示，所述的探测系统包括探测极板、电荷放大器、电流-电压转换电路、低通滤波器以及数据采集仪。探测极板获取静电感应电荷量，电荷量的变化产生静电感应电流，产生的电流经过电荷放大器后幅值得到放大，放大后的电流值经过电流-电压转换电路转变为电势值，静电感应电势值随后经过低通滤波电路去除噪声。数据采集仪将滤波后的静电感应电势值转化为数字信号存储下来。
步骤三中所述的预设判据为：采集到的静电感应信号的幅值先由小变大，随后又由大变小；采集到的静电感应信号具有周期连续性，每个周期内的静电感应信号均出现两个波峰，其中后一个波峰的幅值小于前一个波峰的幅值的一半。
步骤三中多极板探测阵列包括多个多极板探测单元，多极板探测单元的数量及布阵方式根据实际探测目标区域需要而定，多极板探测阵列可以给出不同位置处的人体手部的实时运动速度。用于测量多个位置人体手部实时运动速度的多极板探测阵列布设可如图3所示。
本发明保护范围不仅局限于本实施例，本实施例用于解释本发明，凡与本发明在相同原理和构思条件下的变更或修改均在本发明公开的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种用于测量人体手部速度的非接触式静电探测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：布设能检测到人体手部运动静电信号的多极板探测阵列，所述探测阵列包括至少一组多极板探测单元；多极板探测单元由四个极板组成，四个极板分成两对，两对极板间的连线互相垂直，每对极板间距离为d，四个极板位置布置呈正方形；
步骤二：采集监测环境中的静电信号，所述的静电信号是每个时刻探测系统获取的静电感应信号电势值；
步骤三：将该采集到的静电感应信号电势值与预设判据对比，如果该静电感应信号与该预设判据相同，则认为检测到了人体手部运动的存在；
步骤四：记录步骤二中检测到的人体手部运动在每个极板上所产生的静电感应信号的波峰值，读取每个极板上紧随波峰值的过零点时刻；定义中首先探测到静电感应信号的极板与其相对的极板组成极板对一，极板对一中首先探测到静电感应信号的极板为极板(1)，另一个极板为极板(2)；另一对极板为极板对二，极板对二中首先探测到静电感应信号的极板为极板(4)，另一个极板为极板(3)；分别读取多极板探测单元中极板(1)，极板(2)，极板(3)，极板(4)采集到的紧随波峰值的过零点时刻t1,t2,t3,t4；；
步骤五：根据公式
即可获得人体手部的运动速度。
2.根据权利要求1所述的一种用于测量人体手部速度的非接触式静电探测方法，其特征在于：步骤三中所述的预设判据为：采集到的静电感应信号的幅值先由小变大，随后又由大变小；采集到的静电感应信号具有周期连续性，每个周期内的静电感应信号均出现两个波峰，其中后一个波峰的幅值小于前一个波峰的幅值的一半。
3.根据权利要求1或2所述的一种用于测量人体手部速度的非接触式静电探测方法，其特征在于：所述的探测系统包括探测极板、电荷放大器、电流-电压转换电路、低通滤波器和数据采集仪；探测极板获取静电感应电荷量，电荷量的变化产生静电感应电流，产生的电流经过电荷放大器后幅值得到放大，放大后的电流值经过电流-电压转换电路转变为电势值，静电感应电势值随后经过低通滤波电路去除噪声；数据采集仪将滤波后的静电感应电势值转化为数字信号存储下来。
4.根据权利要求1或2所述的一种用于测量人体手部速度的非接触式静电探测方法，其特征在于：步骤一中所述的每对极板间距离d≤20cm。
5.根据权利要求1或2所述的一种用于测量人体手部速度的非接触式静电探测方法，其特征在于：步骤三中多极板探测阵列包括多个多极板探测单元，多极板探测单元的数量及布阵方式根据实际探测目标区域需要而定；步骤一中所述的每对极板间距离d≤20cm。
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Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106054256A (zh) * | 2016-07-04 | 2016-10-26 | 北京理工大学 | 一种移动电荷源运动速度和方向探测方法 |
| CN106125146A (zh) * | 2016-07-04 | 2016-11-16 | 北京理工大学 | 一种移动电荷源实时位置探测方法 |
| CN106932656A (zh) * | 2017-01-22 | 2017-07-07 | 严志杰 | 带电物体运动测量装置 |
| CN107329005A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-11-07 | 北京理工大学 | 一种基于驻极体效应的移动带电体的方向探测装置及其探测方法 |
| CN107340855A (zh) * | 2017-03-02 | 2017-11-10 | 北京理工大学 | 一种基于静电探测的车载多媒体手势控制方法 |
| CN107397553A (zh) * | 2017-01-21 | 2017-11-28 | 北京理工大学 | 一种基于静电探测的步伐周期监测装置 |
| CN107677846A (zh) * | 2017-09-26 | 2018-02-09 | 南京大学 | 一种通过感应电荷变化实现测速的方法 |
| CN108181985A (zh) * | 2017-03-02 | 2018-06-19 | 北京理工大学 | 一种基于静电探测的车载多媒体手势识别装置 |
| CN108236469A (zh) * | 2017-01-21 | 2018-07-03 | 北京理工大学 | 一种可用于区别人体运动状态的装置 |
| CN108245168A (zh) * | 2017-01-21 | 2018-07-06 | 北京理工大学 | 一种基于静电探测的步伐周期测量方法 |
| CN111679325A (zh) * | 2020-03-27 | 2020-09-18 | 北京理工大学 | 一种基于平面静电感应电极阵列的电荷源运动高度识别方法 |
| CN112686133A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-20 | 科大讯飞股份有限公司 | 人体姿态识别系统、方法、相关设备及可读存储介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1144703A (ja) * | 1997-07-25 | 1999-02-16 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 手振り入力装置 |
| WO2008075927A1 (fr) * | 2006-12-21 | 2008-06-26 | Eugen Moraru | Procédé de détermination de l'activité motrice d'une personne (d'un sportif) et dispositif de mise en oeuvre correspondant |
| JP2009125229A (ja) * | 2007-11-21 | 2009-06-11 | Advanced Telecommunication Research Institute International | 動き測定装置 |
| CN101579238A (zh) * | 2009-06-15 | 2009-11-18 | 吴健康 | 人体运动捕获三维再现系统及其方法 |
| CN101807112A (zh) * | 2009-02-16 | 2010-08-18 | 董海坤 | 基于手势识别的pc智能输入系统 |
| CN102426477A (zh) * | 2011-08-09 | 2012-04-25 | 广东科学中心 | 一种手势侦测方法及侦测装置 |
-
2012
- 2012-07-04 CN CN201210229875.XA patent/CN102764130B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1144703A (ja) * | 1997-07-25 | 1999-02-16 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 手振り入力装置 |
| WO2008075927A1 (fr) * | 2006-12-21 | 2008-06-26 | Eugen Moraru | Procédé de détermination de l'activité motrice d'une personne (d'un sportif) et dispositif de mise en oeuvre correspondant |
| JP2009125229A (ja) * | 2007-11-21 | 2009-06-11 | Advanced Telecommunication Research Institute International | 動き測定装置 |
| CN101807112A (zh) * | 2009-02-16 | 2010-08-18 | 董海坤 | 基于手势识别的pc智能输入系统 |
| CN101579238A (zh) * | 2009-06-15 | 2009-11-18 | 吴健康 | 人体运动捕获三维再现系统及其方法 |
| CN102426477A (zh) * | 2011-08-09 | 2012-04-25 | 广东科学中心 | 一种手势侦测方法及侦测装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 陈曦等: "基于有向性探测阵列的静电体目标探测", 《北京理工大学学报》, vol. 26, no. 12, 31 December 2006 (2006-12-31) * |
| 陈曦等: "静电成像检测控制系统设计", 《仪器仪表学报》, vol. 29, no. 4, 30 April 2008 (2008-04-30) * |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106054256A (zh) * | 2016-07-04 | 2016-10-26 | 北京理工大学 | 一种移动电荷源运动速度和方向探测方法 |
| CN106125146A (zh) * | 2016-07-04 | 2016-11-16 | 北京理工大学 | 一种移动电荷源实时位置探测方法 |
| CN106054256B (zh) * | 2016-07-04 | 2018-09-04 | 北京理工大学 | 一种移动电荷源运动速度和方向的探测方法 |
| CN107329005A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-11-07 | 北京理工大学 | 一种基于驻极体效应的移动带电体的方向探测装置及其探测方法 |
| CN108245168A (zh) * | 2017-01-21 | 2018-07-06 | 北京理工大学 | 一种基于静电探测的步伐周期测量方法 |
| CN107397553A (zh) * | 2017-01-21 | 2017-11-28 | 北京理工大学 | 一种基于静电探测的步伐周期监测装置 |
| CN108236469A (zh) * | 2017-01-21 | 2018-07-03 | 北京理工大学 | 一种可用于区别人体运动状态的装置 |
| CN106932656A (zh) * | 2017-01-22 | 2017-07-07 | 严志杰 | 带电物体运动测量装置 |
| CN108181985A (zh) * | 2017-03-02 | 2018-06-19 | 北京理工大学 | 一种基于静电探测的车载多媒体手势识别装置 |
| CN107340855A (zh) * | 2017-03-02 | 2017-11-10 | 北京理工大学 | 一种基于静电探测的车载多媒体手势控制方法 |
| CN107677846A (zh) * | 2017-09-26 | 2018-02-09 | 南京大学 | 一种通过感应电荷变化实现测速的方法 |
| CN111679325A (zh) * | 2020-03-27 | 2020-09-18 | 北京理工大学 | 一种基于平面静电感应电极阵列的电荷源运动高度识别方法 |
| CN112686133A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-20 | 科大讯飞股份有限公司 | 人体姿态识别系统、方法、相关设备及可读存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN102764130B (zh) | 2014-02-05 |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20140205 Termination date: 20200704 |