CN103109309A - 用于在基于传感器的监视系统中标识对象的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于在基于传感器的监视系统中标识对象的方法和设备。该方法包括：获取步骤，其中传感器阵列的传感器获取与对象有关的传感器信号；模式提取步骤，其中从在先前的获取步骤中获取的传感器信号导出信号模式；以及标识步骤，其中将在先前的模式提取步骤中导出的信号模式与预定信号模式进行比较，以便标识与其有关的其预定信号模式匹配导出的信号模式的对象简档，每个预定信号模式与对象简档有关。

Description

用于在基于传感器的监视系统中标识对象的方法和设备

技术领域

本发明涉及在基于传感器的监视系统中标识对象的领域，该基于传感器的监视系统包括被布置用于监视对象（例如汽车中的乘客）的传感器阵列。

背景技术

基于传感器的监视系统在各种不同的应用中用于监视对象的生理功能或运动。例如，这样的监视系统用来检测人的呼吸努力以便评估其放松状态。通过检测胸腔的运动，有可能监视对象的呼吸节奏。这样的基于传感器的监视系统的一个重要的应用是例如在事故之后乘客的基本生命体征的健康检查。另一个应用是基于引导的呼吸练习的生物反馈系统，该生物反馈系统被提供来帮助对象入睡。然而，这些应用仅仅是选择的要求监视对象的呼吸活动的应用。

一种监视呼吸努力的测量原理是感应式胸腔体积描记法，其中将带围绕对象的胸腔放置并且监视由于呼吸而引起的胸腔截面面积的变化。尽管这样的所谓呼吸带（Respiband）常用在医疗应用中，然而它在像上面提到的生物反馈系统或者交通工具中的驾驶员监视系统那样的消费型产品应用中是不可接受的，因为带的附接对于普通用户而言是不方便、麻烦且不可接受的。出于这个原因，无接触方法是优选的。存在这样的基于传感器的监视系统，其包括诸如基于多普勒雷达原理的雷达传感器之类的无接触传感器的阵列。这些传感器中的每一个能够检测物体离传感器的距离的变化。由于其工作原理的原因，多普勒雷达传感器可以用于检测与呼吸有关的胸腔运动以及与对象活动有关的信息。雷达传感器可以集成到诸如床、椅等等之类的家具中或者汽车中的诸如汽车座椅或者方向盘之类的装备中。例如，对于上面提到的早期检测驾驶员的睡意的应用而言，可以将多普勒雷达传感器阵列集成到驾驶员座椅的靠背中。

这样的应用中的一个问题是，从这样的集成雷达传感器获取的信号在对象的诸如BMI、大致的体型、胸腔截面等等之类的特性方面表现出强的灵敏度。而且，由于呼吸运动的区域对于不同尺寸的对象是不同的，因而希望仅仅使用所述阵列中的几个传感器来检测呼吸活动并且尽可能限制雷达传感器发出的辐射功率。通常，可以说优选的是调节并且优化传感器的信号获取以及以下关于特定于对象的呼吸模式的信号分析。然而，在给定传感器阵列和信号处理方法的情况下，不存在使系统适应单独的用户的可能性。

发明内容

因此，本发明的一个目的是提供一种用于在基于传感器的监视系统中标识对象的方法，其允许清晰且突出地标识用户，使得用于后续的监视过程的系统的适应性调节和配置成为可能。

另一个目的是提供一种用于在基于传感器的监视系统中标识对象的相应标识设备。

这些目的通过依照权利要求1的方法以及通过依照权利要求12的标识设备来实现。

依照本发明的方法，传感器阵列的传感器在获取步骤中获取与对象有关的传感器信号，该获取步骤可以在对象接近传感器阵列时发起。根据获取的传感器信号，导出信号模式。换言之，通过标准信号处理技术提取信号在时域、频域和/或时频域中的特有特征。在以下描述中，术语“信号模式”将描述这样的信号特性集合，其足以表征从一个单独的对象获取的信号。

在下面的标识步骤中，将在先前的模式提取步骤中导出的信号模式与可能存储在对应存储装置中的预定信号模式相比较。每个预定（存储的）信号模式与对象简档（称为一个对象的身份）有关。每个对象简档可能与监视系统的适合对象的特性的配置有关，所述配置例如监视对象时使用的所述阵列内的传感器的数量和布置、传感器发出的辐射功率、用于信号处理算法的特定于对象的参数，等等。依照本发明，在与其有关的预定信号模式匹配当前从当前对象导出的信号模式的情况下，标识出对象简档。

本发明基于以下发现：每个对象都可以通过传感器获取的信号的某些特性（即特有信号模式）来标识。当前导出的信号模式可以用来通过将当前信号模式与和已知对象相应的预存储信号模式进行比较而标识对象，从而可以基于标识的对象简档自动地配置系统。

依照本发明的一个优选的实施例，该方法进一步包括标识步骤之后的配置步骤，其中所述阵列被配置用于其中对象被监视的后续监视步骤，所述阵列依照标识的对象简档来配置。在监视期间，阵列中的仅仅一个传感器可以用于感测胸腔运动。

优选地，配置步骤中阵列的配置包括确定阵列中包括的要用在监视步骤中的传感器子集。

依照其中在监视步骤中使用基于雷达的传感器的另一个优选的实施例，配置步骤中阵列的配置包括确定监视步骤中要由基于雷达的传感器发出的辐射功率。

依照另一个优选的实施例，监视步骤包括使用与对象有关的参数的信号分析，所述配置步骤包括依照标识的对象简档配置这些参数。

依照另一个优选的实施例，依照本发明的方法进一步包括接近检测步骤，其中传感器检测对象是否接近传感器并且在检测到对象接近传感器的情况下发起获取步骤。

该接近检测步骤被提供来在对象存在于传感器阵列处时自动地启动获取过程，从而可以在没有用户的任何进一步的输入活动的情况下执行标识过程。

优选地，当传感器检测到对象已经离开传感器时，终止监视步骤。因此，类似于启动过程，当对象离开时，在这种情况下自动地停止监视对象。

依照另一个优选的实施例，在获取步骤中和/或在监视步骤中使用加速度传感器。

依照另一个优选的实施例，依照本发明的方法进一步包括学习步骤，其中传感器阵列的传感器获取与对象有关的传感器信号，信号模式从获取的传感器信号导出，并且导出的信号模式作为与对象简档有关的预定信号模式而存储于数据库中。

该学习步骤用来将与相应信号模式有关的另一个对象简档添加到已经存储在系统中的对象简档集合。例如，可以在系统断定当前对象为系统所未知，即不存在匹配的对象简档时，自动地发起学习步骤。在这种情况下，从传感器中获取信号，导出信号模式并且将其存储在数据库中。

优选地，当在标识步骤中没有预定信号模式匹配导出的信号模式时，发起学习步骤。

依照另一个优选的实施例，该方法进一步包括验证步骤，其中在标识出与其有关的其预定信号模式匹配导出的信号模式的对象简档的情况下，要求对象验证标识的对象简档，所述验证步骤在标识步骤之后。

在该实施例中，不仅自动地标识出匹配的对象简档，而且要求对象验证在标识步骤中执行的标识。这使得所述方法和系统更为可靠。

本发明进一步涉及一种用于在基于传感器的监视系统中标识对象的标识设备，所述设备包括：传感器阵列；传感器控制单元，其与所述阵列中包含的传感器通信并且被提供来接收来自传感器的信号数据；信号处理单元，其被提供来接收来自所述传感器控制单元的信号数据，从所述信号数据导出信号模式并且将导出的信号模式与预定信号模式进行比较；以及存储单元，其被提供用于存储预定信号模式和与其有关的对象简档，所述存储单元与所述信号处理单元通信。

优选地，所述阵列包括雷达传感器和/或加速度传感器。

依照另一个优选的实施例，所述阵列集成到家具部件中。这样的家具部件可以是例如床的床垫、椅子或者座椅的靠背等等。

本发明进一步涉及一种交通工具，其包括如上文中所描述的用于标识该交通工具的驾驶员和/或乘客的标识系统。

附图说明

本发明的这些和其他方面根据下文中描述的实施例将是清楚明白的，并且将参照这些实施例进行阐述。在附图中：

图1为依照本发明一个实施例的基于传感器的监视系统的示意图；

图2为如图1中所示系统的传感器阵列连同要监视的两个不同对象的示意图；

图3为示出依照本发明的方法的一个实施例的流程图；

图4为显示出依照图3的方法的学习步骤的细节的流程图；以及

图5为示出依照本发明的标识方法的另一个实施例的流程图。

具体实施方式

图1中所示的基于传感器的监视系统10代表交通工具的一部分，该交通工具包括不同的座椅，尤其是具有靠背14的驾驶员座椅12。不同传感器18的阵列16集成到靠背14的后侧中。这些传感器18包括检测位于座椅12上的对象的运动的多普勒雷达传感器。依照多普勒雷达原理，驾驶员由于其呼吸引起的胸腔的运动可以由传感器18测量和监视。由于该运动在不同的位置（即胸腔高度）处是不同的，因而不同的传感器18可以被布置成尽可能良好地监视该运动。阵列16可以进一步包括检测静态和/或动态加速度以便识别座椅12的变形的加速度传感器。在图1中，仅仅示出了三个传感器18。然而，传感器的数量可以不同。图1中未示出的是不同的传感器18（包括多普勒雷达传感器以及加速度传感器）可以散布在靠背14的宽度上，使得传感器18阵列16可以覆盖作为要监视的对象的驾驶员的背后的大区域。

监视系统10进一步包括经由导线或者无线地与传感器通信的传感器控制单元20。传感器控制单元20接收由传感器18获取的传感器数据。而且，传感器控制单元20控制传感器18的活动。特别地，传感器控制单元20在监视对象期间确定阵列16的哪些传感器18是活动的。如下文中将解释的，不是阵列16的所有传感器18在监视过程中可能是活动的，而是活动传感器18的数量可能限于阵列16中包含的传感器18子集。此外，要由基于雷达的传感器18发出的辐射功率可以由传感器控制单元20控制。希望的是将活动传感器18的数量及其辐射功率配置成使其尽可能良好地适应对象的特性。

监视系统10进一步包括被提供来接收来自传感器控制单元20的信号数据的信号处理单元30。为此目的，信号处理单元30经由导线或者无线地与传感器控制单元20通信，该传感器控制单元20将接收自传感器18的传感器数据传输至信号处理单元30。信号处理单元30能够从信号数据导出信号模式，即分析这些信号数据在时域、频域和/或时频域中的特定信号特性。为了该分析，信号处理单元30配备有相应的计算单元。

系统10进一步包括存储单元40，该存储单元被提供用于存储预定信号模式和与其有关的对象简档。这些对象简档包括与每个存储的信号模式有关的对象身份数据以及其他数据，例如用于信号处理算法的特定于对象的参数，以及要在监视该对象简档的标识信息与其有关的特定对象时使用的阵列16的最优传感器组合。可以将该对象简档传输至信号处理单元30以便经由传感器控制单元20配置传感器阵列16。

为了优化特定对象的监视过程，所讨论的对象可以由系统自动地标识。当对象（即汽车的驾驶员）在座椅12上就座时，传感器18检测到该接近的对象并且发起传感器数据的获取。这些传感器数据经由传感器控制单元20传输至从这些信号数据导出信号模式的信号处理单元30。将当前导出的信号模式与存储单元40中存储的预定信号模式进行比较，并且确定是否预存储的信号模式之一匹配导出的信号模式。在本上下文中，术语“匹配”应当表示导出的信号模式以足够的精确度适合预定信号模式之一，这意味着导出的信号模式与预定信号模式之一不必完全相同以满足匹配条件。

应当指出的是，这些信号模式可以不仅从基于雷达的传感器18导出，而且从阵列16中包含的加速度传感器导出。设置在座椅12的不同位置处的加速度传感器的信号可以用来计算座椅12的物理“变形轮廓”，通过其可以标识使用座椅的对象。

在发现预定信号模式之一匹配导出的信号模式的情况下，确定与该预定信号模式有关的对象简档适合在座椅12上就座的对象。换言之，系统10标识出该对象。该标识通过经由信号处理单元30将相应对象简档中包含的信息从存储单元40传输至传感器控制单元20而用于下面的监视过程，使得传感器18阵列16可以被配置成与对象相应。

图2中示出了配置阵列16内的传感器18的潜在的一个问题。图2中示出了两个不同的对象50、52，即具有较小胸腔的对象50以及具有较大胸腔的对象52。呼吸区域，即在对象50、52的呼吸期间执行呼吸运动的区域在这两种情况下是不同的。图2中也示出了三个传感器18、18'、18''。对于较小的对象50而言，只有左下传感器18和中心传感器18'位于具有呼吸运动的区域54内，其中较大对象52的用于呼吸运动的区域56包括中心传感器18'和右上传感器18''。这意味着用于较小的对象50的最优传感器配置将仅仅包括传感器18和18'，而用于较大的对象52的最优配置是不同的并且包括传感器18'和18''。通过依照本发明的系统10，每个对象50或52自动地被标识并且与包括阵列16内的最优传感器配置的相应对象简档有关。

应当指出的是，对象50、52的标识也可以用来控制包括监视系统10的汽车的其他设置，以便使其适应当前使用该汽车的对象50、52。出于这个原因，可以将信号处理单元30连接到汽车的CAN总线60以便向汽车的其他系统和设备提供身份信息。依照该对象身份信息，该汽车在使用中可以由特定对象50、52个性化，例如座椅、方向盘、加热、空调、音频系统的个性化设置。

用于在基于传感器的监视系统10中标识对象50、52的本方法将关于图3中示出的流程图更加详细地进行解释。

在第一检测步骤100中，图1的监视系统10的传感器18检测对象50、52是否接近传感器18。接近过程可以由雷达传感器容易地检测，因为雷达信号提供了运动的方向，并且在对象50、52接近过程期间，与呼吸运动进行比较，相对高的速度被测量。

在检测到接近的对象50、52的情况下，自动地发起下面的信号获取步骤110。在该获取步骤内，传感器阵列16的传感器18获取来自对象50、52的传感器信号。关于图1，传感器数据经由传感器控制单元20传输至信号处理单元30。

在该获取步骤110之后，执行模式提取步骤120，其中从在先前的获取步骤110中获取的传感器信号导出信号模式。这意味着分析获取的传感器数据，并且可以从这些信号中提取涉及时域、频域和/或时频域的特征。据发现，从与对象有关的传感器信号导出的信号模式对于不同的对象50、52是不同的，这暗含了借助于与每个对象50、52有关的各信号模式中包含的信息区分不同的对象50、52的可能性。打个比方来说，每个信号模式代表一个对象50、52的一定种类的“指纹”，其可以在下文中用来标识该对象50、52。

在后续的标识步骤130中，将模式提取步骤120中导出的信号模式与多个预定信号模式进行比较。如上文中参照图1所描述的，这些预定信号模式存储在存储单元40内。每个预定信号模式与描述该信号模式和其有关的对象50、52的身份的对象简档有关，并且包含可以用来为监视各对象50、52的过程配置监视系统10的其他信息。这意味着每个对象简档与用于监视各对象50、52的监视系统10的最优配置相应。鉴于图2中针对不同尺寸的对象50和52的呼吸运动区域54和56不同，例如，该配置可以包括确定阵列16中包括的要用在监视过程中的传感器18子集。其他配置特征可以包括确定基于雷达的传感器18发出的辐射功率，或者依照标识的对象简档配置后续信号分析的参数。

在其中标识了与其有关的其预定信号模式匹配导出的信号模式的对象简档的情况下，对象50、52的标识完成，这意味着发现了匹配存在于传感器18阵列16之前的座椅12上的对象50、52的对象简档。在这种情况下，给予用户显示器上的视觉信号、音频信号等等形式的反馈，以便向用户通知该标识结果。接着，发起配置步骤140，其中配置传感器18阵列16以用于后续的用于监视对象50、52的监视步骤150。在配置步骤140中，如上文中所描述的依照标识的对象简档配置阵列16。该配置可以包括确定阵列16中包括的要用在监视步骤150中的传感器子集，确定这些传感器18的辐射功率以及信号分析中使用的参数。当然，可以配置监视步骤150中执行的监视过程的其他参数。在监视步骤150期间，在她/他的呼吸活动方面监视座椅12处存在的对象50、52。

当传感器18检测到对象50、52离开传感器18时，自动地终止监视步骤150。由于与呼吸运动的相对较低的速度相比，离开座椅12的运动对象50、52的速度较高，这可以容易地检测出。随着过程的终止160，监视系统10关断或者设置为待机模式，监视系统可以由接近检测步骤100从该待机模式启动以便再次开始上面关于图3所描述的过程。

当标识步骤130中没能找到匹配导出的信号模式的预定信号模式时，这意味着存在监视系统10未知的对象50、52。在这种情况下，发起学习步骤170，其中根据从当前对象50、52获取的传感器信号导出的信号模式与当前对象简档有关并且作为附加的预定信号模式存储在数据库中。该过程关于图4更加详细地进行描述。此外，给予用户反馈，通知他所述标识不成功，并且将启动学习过程。

在学习步骤170内，执行第一获取步骤120，其中从对象50、52获取与对象有关的传感器信号。在该步骤172中，阵列16的所有传感器18都是活动的。在下面的模式提取步骤174中，在获取步骤172中获取的信号的特有特征从这些信号中提取以得到与当前对象50、52有关的信号模式。在模式提取步骤174之后的输入步骤176中，要求用户输入可能与他/她的对象模式有关的标识数据。输入步骤176中获取的输入数据与数据信号的特定于对象的特征一起存储在数据库中。

而且，根据获取的信号数据（和信号模式），在可能在输入步骤176之后的计算步骤180中计算用于特定于对象的数据分析的参数。在另外的存储步骤190中，得到的计算的参数也存储在数据库中。根据获取的信号数据和信号模式，也可以导出应当选择哪种传感器布置以便可靠地检测特定对象50、52的呼吸模式。该配置可以在另外的传感器配置步骤200中执行。在另一个存储步骤210中，从该传感器配置步骤200导出的最优传感器组合可以存储在数据库中。

结果，另一个预定信号模式与包含用于对应对象的最优监视的信息的有关对象简档一起存储在数据库中，该信息包括用于测量的理想传感器组合以及要用在测量和后续数据分析中的特定于对象的特征。

图5示出了用于在基于传感器的监视系统10中标识对象的方法的另一个实施例，其与关于图3所描述的非常相似。它也包括接近检测步骤100、获取步骤110、模式提取步骤120、标识步骤130、配置步骤140、监视步骤150、终止步骤160以及学习步骤170。然而，该方法要求对象的验证以便确认标识步骤130中执行的自动标识。

为此目的，在标识步骤130与配置步骤140之间引入验证步骤220。在标识步骤130中系统10自动地标识了对象，即发现了适合在模式提取步骤120中从在数据获取步骤110中获取的信号数据实际导出的信号模式的匹配的预定信号模式的情况下，相应地通过对应信号通知对象并且在验证步骤220中要求其验证标识的对象简档。然后，确定用户输入是否与标识的对象简档相应，这意味着对象正确地验证了他/她的身份。只有在该确定的结果为肯定的情况下，才确定验证是成功的，并且如关于图3所描述的那样执行配置步骤140。

在验证结果为否定的情况下，将对应信息输出到对象，并且如关于图4所详细地描述的，自动地发起学习步骤170以便确定要存储在数据库中的新的信号模式和相应的对象简档。

上面关于图5所描述的方法更加可靠地确定当前对象50、52，因为用户必须验证在标识步骤130中自动地确定的身份。如果确定的身份未被用户确认，那么在学习步骤170中发起新的学习过程。

应当指出的是，上述方法不仅适用于交通工具系统以便监视对象呼吸活动或者安装交通工具的特定于对象的偏好，而且也可以用在其他系统中，例如基于引导的呼吸练习的生物反馈系统、或者其中执行对象的呼吸活动的监视的任何其他系统。此外，如上所述的方法和标识系统可以用于起居室中的椅子。由此可以实现对个人的差异化。因此，不同人的胸腔运动的可靠监视是可能的，因为传感器阵列将基于所述标识而配置。该标识可以进一步用来个性化配置像电视机、高保真（Hifi）系统、家庭影院或照明系统那样的设备。

尽管在附图和前面的描述中已经详细地图示和描述了本发明，但是这样的图示和描述应当被认为是说明性或示例性的，而不是限制性的；本发明并不限于所公开的实施例。本领域技术人员在实施要求保护的本发明时，根据对于附图、本公开内容以及所附权利要求书的研究，应当能够理解并实施所公开实施例的其他变型。在权利要求书中，措词“包括/包含”并没有排除其他的元件或步骤，并且不定冠词“一”并没有排除多个。在相互不同的从属权利要求中陈述特定技术措施这一事实并不意味着这些技术措施的组合不可以加以利用。权利要求书中的任何附图标记都不应当被解释为限制范围。

Claims (15)

1.一种用于在基于传感器的监视系统中标识对象的方法，该基于传感器的监视系统包括传感器（18）的阵列（16），所述方法包括以下步骤：

获取步骤（110），其中所述传感器阵列（16）的传感器（18）获取与对象有关的传感器信号；

模式提取步骤（120），其中从在先前的获取步骤（110）中获取的传感器信号导出信号模式；

以及标识步骤（130），其中将在先前的模式提取步骤（120）中导出的信号模式与预定信号模式进行比较以便标识与其有关的其预定信号模式匹配导出的信号模式的对象简档，每个预定信号模式与对象简档有关。

2.依照权利要求1的方法，进一步包括：

在标识步骤（130）之后的配置步骤（140），

其中所述阵列（16）被配置用于其中对象被监视的后续监视步骤（150），

所述阵列（16）依照标识的对象简档来配置。

3.依照权利要求2的方法，其中所述配置步骤（140）中所述阵列（16）的配置包括确定阵列（16）中包括的要用在监视步骤（150）中的传感器（18）子集。

4.依照权利要求2或3的方法，其中在监视步骤（150）中使用基于雷达的传感器（18），并且所述配置步骤（140）中所述阵列（16）的配置包括确定监视步骤（150）中要由基于雷达的传感器（18）发出的辐射功率。

5.依照权利要求2、3或4的方法，其中所述监视步骤（150）包括使用与对象有关的参数的信号分析，

所述配置步骤（140）包括依照标识的对象简档配置所述参数。

6.依照前面的权利要求之一的方法，进一步包括：

接近检测步骤（100），其中传感器（18）检测对象是否接近传感器（18）并且在检测到对象接近传感器（18）的情况下发起获取步骤（110）。

7.依照前面的权利要求之一的方法，其中当传感器（18）检测到对象已经离开传感器（18）时，终止监视步骤（150）。

8.依照前面的权利要求之一的方法，其中在获取步骤（110）中和/或在监视步骤（150）中使用加速度传感器。

9.依照前面的权利要求之一的方法，进一步包括：

学习步骤（170），其中所述传感器阵列（16）的传感器（18）获取与对象有关的传感器信号，信号模式从获取的传感器信号导出，并且导出的信号模式作为与对象简档有关的预定信号模式而存储在数据库中。

10.依照权利要求9的方法，其中当在标识步骤（130）中没有预定信号模式匹配导出的信号模式时，发起所述学习步骤（170）。

11.依照前面的权利要求之一的方法，进一步包括：

验证步骤（220），其中在标识出与其有关的其预定信号模式匹配导出的信号模式的对象简档的情况下，要求对象验证标识的对象简档，所述验证步骤（220）在标识步骤（130）之后。

12.一种用于在基于传感器的监视系统中标识对象的标识系统，包括：

传感器（18）的阵列（16）；

传感器控制单元（20），其与所述阵列（16）中包含的传感器（18）通信并且被提供来接收来自传感器（18）的信号数据；

信号处理单元（30），其被提供来接收来自所述传感器控制单元（20）的信号数据，从所述信号数据导出信号模式并且将导出的信号模式与预定信号模式进行比较；

以及存储单元（40），其被提供用于存储预定信号模式和与其有关的对象简档，所述存储单元（40）与所述信号处理单元（30）通信。

13.依照权利要求12的标识系统，其中所述阵列（16）包括雷达传感器（18）和/或加速度传感器。

14.依照权利要求12或13之一的标识系统，其中所述阵列（16）集成到家具部件中。

15.交通工具，包括依照权利要求12-14之一的用于标识所述交通工具的驾驶员和/或乘客的标识系统。

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