CN105430457A - 一种识别人体睡眠状态的电视盒 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种识别人体睡眠状态的电视盒，所述电视盒包括：网络摄像机和电视盒盒体，网络摄像机采集人体图像，电视盒盒体根据所述人体图像判断人体的睡眠状态，并相应调整电视的状态，本发明基于图像采集，采用图像识别的方法来判断人体的睡眠状态，能更简单的识别人体是否处于睡眠状态，免除佩戴式传感器的不便。

Description

一种识别人体睡眠状态的电视盒
技术领域
本发明涉及电视盒领域，尤其涉及一种识别人体睡眠状态的电视盒。
背景技术
为了识别人体的睡眠状态，传统方法是用佩戴式传感器，通过测量人体信号来判断睡眠状态，这种接触式的方法不太方便，用户体验不好。
发明内容
本发明鉴于上述情况而作出，其目的是提供一种识别人体睡眠状态的电视盒，基于图像采集，采用图像识别的方法来判断人体的睡眠状态，能更简单的识别人体是否处于睡眠状态，免除佩戴式传感器的不便。
本发明提供一种识别人体睡眠状态的电视盒，所述电视盒包括：网络摄像机和电视盒盒体，网络摄像机采集人体图像，电视盒盒体根据所述人体图像判断人体的睡眠状态，并相应调整电视的状态。
进一步地，所述电视盒盒体根据所述人体图像判断人体的睡眠状态包括：
分析图像，识别人体部分；
针对人体部分做色度分析；
检测相邻帧的色度变化，并放大；
分析图像序列的变化频率；
根据变化强度和稳定度，判断睡眠状态。
进一步地，所述根据变化强度和稳定度，判断睡眠状态时，还可以以图像的移动检测作为辅助判断标准。
进一步地，所述相应调整电视的状态包括：
判断人体进入睡眠状态后逐步调低音量，如检测状态没有变化，一定时间后关闭电视屏幕；判断人体从睡眠状态转入非睡眠状态，音量逐步恢复，并打开电视屏幕。
进一步地，所述网络摄像机包括：CMOS采感器，采感器前面配有多波段滤光片，由电机控制可选择光的波长范围。
进一步地，所述多波段滤光片包括：红外滤光片，可见光滤光片和红滤光片。
进一步地，所述电视盒盒体根据所述人体图像判断人体的睡眠状态包括：
实时采集摄像机图像；
对采集图像用FFMPEG库解码，在YUV色彩空间进行分析；
基于解码后的图像序列，针对Y亮度空间进行环境光分析，如果Y低于第一阀值，则判定已关灯，所述电视盒进入睡眠测试状态；
在Y大于阀值的情况下，做运动物体检测，将图像空间切成64块，并对每一个块的图像序列的Y值信号做差值统计，并设定第二阀值，当时是差值小于所述第二阀值，则认为当前空间没有运动物体，所述电视盒进入睡眠测试状态；
所述电视盒主动发射不可见红外光，判断Y空间是否有瞳孔反射损失红外光形成的亮点，如果没有，所述电视盒进入睡眠测试状态。
进一步地，
将YUV色彩空间转换为RGB空间；
以人体的特征色彩作为样本，检测人体位置；
对红色图像提取RGB的R空间，作傅里叶变换，并对人体位置部分做高频滤波；
对滤波后的数据作反变换，和加权处理，得到单个图像的特征值；
统计图像序列，得到特征值的数据序列；
对特征值的数据序列做傅里叶变换，得到当前图像的特征频率对应的人体的呼吸频率，如果所述频率小于第三阀值，则认为人体进入睡眠状态，所述电视盒进入睡眠测试状态。
附图说明
图1是本发明的电视盒的工作流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
一种识别人体睡眠状态的电视盒，基于图像采集，采用图像识别的方法来判断人体的睡眠状态，能更简单的识别人体是否处于睡眠状态，免除佩戴式传感器的不便。
一种识别人体睡眠状态的电视盒，包括：网络摄像机和电视盒盒体，网络摄像机采集人体图像，电视盒盒体根据所述人体图像判断人体的睡眠状态，并相应调整电视的状态。
电视盒盒体根据所述人体图像判断人体的睡眠状态包括：
分析图像，识别人体部分；
针对人体部分做色度分析；
检测相邻帧的色度变化，并放大；
分析图像序列的变化频率；
根据变化强度和稳定度，判断睡眠状态。
根据变化强度和稳定度，判断睡眠状态时，还可以以图像的移动检测作为辅助判断标准。
相应调整电视的状态包括：
判断人体进入睡眠状态后逐步调低音量，如检测状态没有变化，一定时间后关闭电视屏幕；判断人体从睡眠状态转入非睡眠状态，音量逐步恢复，并打开电视屏幕。
如图1所示，一种识别人体睡眠状态的电视盒的工作流程包括：
101、网络摄像机采集人体图像；
102、电视盒分析该图像并判断人体是否进入睡眠状态；
103、电视盒根据判断结果决定是否进入睡眠模式。
具体的，电视盒的网络摄像机的采感器为CMOS,采感器前面配有多波段滤光片，由电机控制可选择光的波长范围，主要有红外滤光片，可见光滤光片和红滤光片,可分别提供红外图像，全彩图像和红色图像。
其中电视盒和网络摄像机之间可以通过有线或无线方式进行交互，无线方式包括蓝牙、WIFI等短距离通信方式。
判断人体是否进入睡眠状态包括：
1、实时采集摄像机图像。
2、对采集图像用FFMPEG库解码，先在YUV色彩空间进行分析。
3、基于解码后的图像序列，先针对Y亮度空间进行环境光分析，并设置阀值，Y低于阀值，则认为已关灯，电视盒可进入睡眠测试状态。
4、在Y大于阀值的情况下，做运动物体检测，将图像空间切成64块，并对每一个块的图像序列的Y值信号做差值统计，并设定阀值，小于此阀值，则认为当前空间没有运动物体，电视盒可进入睡眠测试状态。
5、电视盒主动发射不可见红外光，此红外光会被瞳孔反射，并在图像中形成亮点，在Y空间如找不到此特征点，则电视盒可进入睡眠测试状态；其中电视盒主动发射不可见红外光包括：通过电视盒盒体发射不可见红外光或者通过网络摄像机发射不可见红外光。
6、将YUV色彩空间转换为RGB空间。
7、以人体的特征色彩作为样本，检测人体位置，为减小搜索空间，此部分可进行人工干预，以特定频率的辅助光设备在此功能的设置阶段预设空间。
8、对红色图像提取RGB的R空间，作傅里叶变换，将空域转换为频域，级数展开后在人体位置部分针对做高频滤波。
9.对滤波的数据作反变换，然后做加权和处理，以得到单个图像的特征值。
10.统计处理图像序列，得到特征值的数据序列。
11.对特征值的数据序列做傅里叶变换，得到当前图像的特征频率，对应人体的呼吸频率，设置阀值。
12.小于此阀值，则认为人体进入睡眠状态，电视盒可进入睡眠测试状态。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (8)

1.一种识别人体睡眠状态的电视盒，其特征在于，所述电视盒包括：网络摄像机和电视盒盒体，网络摄像机采集人体图像，电视盒盒体根据所述人体图像判断人体的睡眠状态，并相应调整电视的状态。
2.根据权利要求1所述的电视盒，其特征在于，所述电视盒盒体根据所述人体图像判断人体的睡眠状态包括：
分析图像，识别人体部分；
针对人体部分做色度分析；
检测相邻帧的色度变化，并放大；
分析图像序列的变化频率；
根据变化强度和稳定度，判断睡眠状态。
3.根据权利要求2所述的电视盒，其特征在于，所述根据变化强度和稳定度，判断睡眠状态时，还可以以图像的移动检测作为辅助判断标准。
4.根据权利要求2所述的电视盒，其特征在于，所述相应调整电视的状态包括：
判断人体进入睡眠状态后逐步调低音量，如检测状态没有变化，一定时间后关闭电视屏幕；
判断人体从睡眠状态转入非睡眠状态，音量逐步恢复，并打开电视屏幕。
5.根据权利要求1所述的电视盒，其特征在于，所述网络摄像机包括：CMOS采感器，采感器前面配有多波段滤光片，由电机控制可选择光的波长范围。
6.根据权利要求5所述的电视盒，其特征在于，所述多波段滤光片包括：红外滤光片，可见光滤光片和红滤光片。
7.根据权利要求2所述的电视盒，其特征在于，所述电视盒盒体根据所述人体图像判断人体的睡眠状态包括：
实时采集摄像机图像；
对采集图像用FFMPEG库解码，在YUV色彩空间进行分析；
基于解码后的图像序列，针对Y亮度空间进行环境光分析，如果Y低于第一阀值，则判定已关灯，所述电视盒进入睡眠测试状态；
在Y大于阀值的情况下，做运动物体检测，将图像空间切成64块，并对每一个块的图像序列的Y值信号做差值统计，并设定第二阀值，当时是差值小于所述第二阀值，则认为当前空间没有运动物体，所述电视盒进入睡眠测试状态；
所述电视盒主动发射不可见红外光，判断Y空间是否有瞳孔反射损失红外光形成的亮点，如果没有，所述电视盒进入睡眠测试状态。
8.根据权利要求7所述的电视盒，其特征在于：
将YUV色彩空间转换为RGB空间；
以人体的特征色彩作为样本，检测人体位置；
对红色图像提取RGB的R空间，作傅里叶变换，并对人体位置部分做高频滤波；
对滤波后的数据作反变换，和加权处理，得到单个图像的特征值；
统计图像序列，得到特征值的数据序列；
对特征值的数据序列做傅里叶变换，得到当前图像的特征频率对应的人体的呼吸频率，如果所述频率小于第三阀值，则认为人体进入睡眠状态，所述电视盒进入睡眠测试状态。
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