CN108344445A - 一种电子门牌以及检测人员身高和进出方向的方法 - Google Patents

一种电子门牌以及检测人员身高和进出方向的方法 Download PDF

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CN108344445A CN201810088145.XA CN201810088145A CN108344445A CN 108344445 A CN108344445 A CN 108344445A CN 201810088145 A CN201810088145 A CN 201810088145A CN 108344445 A CN108344445 A CN 108344445A
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徐承柬
龚大国
邵征
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TENDENCY TECHNOLOGY Co Ltd
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Abstract

本发明涉及一种电子门牌，包括门牌标识、微控制器模块、人体感应模块以及测距模块，当人体感应模块触发时，微控制器模块控制测距模块启动工作并测距；人体感应模块可感应房门内、外出现的人员；测距模块包括第一测距模块和第二测距模块，第一测距模块探头方向朝向门外，检测与人体表面的距离；第二测距模块探头方向朝向门内，检测与房门表面的距离。本发明有益效果在于电子门牌可同时检测门外与人体表面的距离以及门内与房门表面的距离，从而在检测人员身高的基础上，分辨人员为路过房门还是进入房门，同时可以判断人员进出方向，房门开关状态。

Description

一种电子门牌以及检测人员身高和进出方向的方法
技术领域
本发明涉及房屋人员管理技术领域，具体涉及电子门牌以及检测人员身高和进出方向的方法。
背景技术
申请人于2016-11-02申请了一件发明专利：一种电子门牌及房屋人员管理系统，申请号：2016109494468，其中提及了一种电子门牌，可采集进出门的人员的身高及其进出方向和时间，得出该房屋内居住的相关人员的作息规律，从而对人员进行有效的管理。
然而该发明专利中的电子门牌的功能还未完善，无法得知准确判断在电子门牌附近的人员是否为路过或是进出房门，为了弥补这功能，提出了用房门状态传感器来辅助电子门牌完善其功能。然而，采用另外的房门状态传感器其结果就是带来额外的成本，设备成本、安装成本、维护成本等等。
发明内容
为避免背景技术的不足之处，本发明提供一种电子门牌及检测人员身高和进出方向的方法，可在检测人员身高的基础上，分辨人员为路过房门还是进入房门，同时可以判断人员进出方向，房门开关状态。
本发明提出的一种电子门牌，包括门牌标识、微控制器模块、人体感应模块以及测距模块，当人体感应模块触发时，微控制器模块控制测距模块启动工作并测距；人体感应模块可感应房门内、外出现的人员；测距模块包括第一测距模块和第二测距模块，第一测距模块探头方向朝向门外，检测与人体表面的距离；第二测距模块探头方向朝向门内，检测与房门表面的距离。
本发明优选的，第一测距模块为超声波测距模块，第二测距模块为激光测距模块。
进一步的，超声波测距模块探头方向与门形成的第一夹角为20～60度；激光测距模块探头方向与门形成的第二夹角为10～60度。
进一步的，第一夹角优选为30±5度；第二夹角优选为20±5度。
进一步的，还包括与微控制器模块连接的震动感应模块，震动感应模块用于感应因房门开关动作产生的电子门牌本体的震动，微控制器模块根据震动和第二测距模块与房门表面的距离判断开、关门动作。
优选的，震动感应模块为加速度传感器。
本发明同时提出了一种可应用于电子门牌中的检测人员身高和进出方向的方法，包括以下步骤：
获取人体感应模块触发感应信号；
本轮数据采集开始，开启检测与人体表面距离的第一测距模块和检测与房门表面距离的第二测距模块；
每隔预设周期采集并存储一次数据，形成数据流；
判断人体感应模块无感应、第一测距数据为地面背景值、第二测距数据无变化的持续时间是否同时满足各自的预设时间，是则进入下一步骤；
本轮数据采集结束，关闭第一测距模块和第二测距模块；
获取第一测距数据和第二测距数据的数据流；
计算人员身高值；
判断人员进、出门方向。
其中，计算人员身高值步骤后，还包括步骤：判断在本轮检测中身高值是否低于预设有效值且第二测距数据变化量是否超过预设变化量，是则进入下一步骤。
其中，判断人员进、出门方向步骤，包括：
分别将第一测距数据和第二测距数据的单次数据或连续多次数据转换为可供分析判断的特征状态；
根据第一测距数据和第二测距数据的特征状态的先后变化顺序判断人员进门还是出门。
其中，分别将第一测距数据和第二测距数据的单次数据转换为可供分析判断的特征状态步骤，包括：
判断单次数据的第一测距数据是否为地面背景值，若是则认定该次数据采集的第一测距数据特征状态为无数据状态，否则为有数据状态；
判断单次数据的第二测距数据的前后连续预设次数数据的数值变化是否超过阈值，若是则认定该次数据采集的第二测距数据特征状态为有变化状态，否则为无变化状态；
以单次数据的第一测距数据和第二测距数据的特征状态作为一个特征组，形成特征流；
删去特征流中连续相同出现次数小于预设次数的特征组；
剩余特征流中将连续相同的特征组合并为一个共同特征组，形成共同特征流；
取共同特征流中前二共同特征组和后二共同特征组；
根据第一测距数据和第二测距数据的特征状态的先后变化顺序判断人员进门还是出门步骤，包括：在本轮检测中根据前二共同特征组和后二共同特征组先后变化顺序判断人员进门还是出门。
其中，获取第二测距数据的数据流步骤后，还包括判断房门开、关状态步骤：
判断单次数据的第二测距数据是否为房门背景值，若是则进入下一步骤，否则认定该次数据采集时的房门状态为开门状态；
判断该次第二测距数据是否为首次第二测距数据，若是认定该次数据采集时的房门状态为关门状态，否则进入下一步骤；
判断该次第二测距数据为房门背景值的持续时间是否满足预设时间，若是则认定该次数据采集时的房门状态为关门状态，否则认定该次数据采集时的房门状态与前次相同；
记录房门状态和房门状态改变时刻。
其中，本轮数据采集开始，开启检测与人体表面距离的第一测距模块和检测与房门表面距离的第二测距模块步骤，还包括：开启感应电子门牌本体震动的震动感应模块；记录房门状态和房门状态改变时刻步骤后，还包括步骤：
获取震动数据；
确定房门为关门状态时刻前最近的最大震动数据且激光数据为房门背景值的时间点；；
将时间点后的房门状态由开门状态修改为关门状态，同时将房门状态改变时刻修改为该时间点。
本发明同时提出了一种电子门牌，包括用于存储程序的存储器和用于执行所述程序的处理器，其中，所述程序被处理器执行时实现上述任意一项检测人员身高和进出方向的方法的步骤。
本发明有益效果在于电子门牌可同时检测门外与人体表面的距离以及门内与房门表面的距离，从而在检测人员身高的基础上，分辨人员为路过房门还是进入房门，同时可以判断人员进出方向，房门开关状态。
附图说明
图1是实施例1电子门牌的模块示意图。
图2-3是实施例1电子门牌的外形结构示意图。
图4-9是实施例2检测人员身高和进出方向的方法的流程示意图。
图10是实施例2进门波形示意图。
图11是实施例2出门波形示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明：
实施例1，参照附图1-3，本实施例主要介绍本发明电子门牌的硬件结构部分：一种电子门牌，包括门牌标识、微控制器模块1、用于感应房门内、外出现的人员的人体感应模块2以及测距模块，当人体感应模块2触发时，微控制器模块1控制测距模块启动工作并测距；测距模块包括第一测距模块3和第二测距模块4，第一测距模块3探头方向朝向门外，检测与人体表面的距离；第二测距模块4设置于电子门牌主体底部且探头方向朝向门内，检测与房门表面的距离。本实施例中人体感应模块2优选热释电红外模块，第一测距模块3优选超声波测距模块，第二测距模块4优选激光测距模块。超声波测距传感器的优点在于测量结果更准确、检测范围更广，缺点在于对于斜面容易出现反射情况，而激光则不会出现反射，但是激光的测量数据误差比超声波更大。
本实施例电子门牌的工作原理：电子门牌平时处于低功耗模式，热释电红外模块一直处于感应状态，当有人体进入热释电红外模块的感应范围内时，热释电红外模块检测到红外信号后触发发送信号给微控制器模块1，微控制器模块1从低功耗模式进入工作模式，启动超声波测距模块和激光测距模块开始检测。从热释电红外模块感应到有人开始计时，到热释电红外模块无感应、超声波数据为地面背景值、激光数据无变化结束计时，这段时间定义为一轮检测。地面背景值指的是当人体还未进入超声波测距测量范围时，超声波打在地面上所检测到的与地面的数值。需要注意的是，由于测量误差等原因，实际测到的地面背景值会存在微小的波动，故本发明中提到的地面背景值其实是一个范围值，而不应将其理解为一个准确的数值。在一轮检测内超声波测距模块和激光测距模块会周期性采集数据。
在一轮检测内，如果采集的激光数据无变化，则认定该人员没有进入房门内。之所以可以如此推断，是因为激光测距模块检测的是与房门表面的距离，如果门一直关着，则激光数据肯定是稳定处于房门背景值。房门背景值指的是当房门是关闭状态时，激光打在房门上所检测到的数值。同样的，由于测量误差以及房门即使在关闭状态也可以有微小的转动等原因，实际测到的房门背景值也会存在微小的波动，故本发明中提到的房门背景值也是一个范围值，而不应将其理解为一个准确的数值。如果门是敞开着的，当没人进入房门，激光数据也会稳定处在一个大于房门背景值的数值；而当有人进入房门，则激光会打在运动的人身上或房门上，激光数据就会产生变化。
相比背景技术，本实施例多了朝向门内检测与房门表面距离的激光测距模块，就可以分辨出热释电红外模块感应到的人体是路过房门还是进出房门。另外，如果激光检测到的数据稳定处在房门背景值，则可以认定当前房门是关着的，即本实施例可检测房门的开关状态。
本实施例中超声波测距模块探头方向与门形成的第一夹角可为20～60度，优选30±5度；激光测距模块探头方向与门形成的第二夹角可为10～60度，优选20±5度。
考虑到有时候房客关门时可能力度偏小，房门正好处于差点完全关闭的状态，这时候激光检测的到数据会处于非常接近房门背景值的位置，为了避免误判，本实施例电子门牌还包括与微控制器模块1连接的震动感应模块5，震动感应模块5用于感应因房门开关动作产生的电子门牌本体的震动，微控制器模块1根据震动和激光数据判断开、关门动作。本实施例震动感应模块5优选为加速度传感器。由于房门关闭时产生的震动是瞬态产生瞬态中断的，可以用来辅助判断房门的关闭时间点。
实施例2，参照附图4-9，本实施例主要介绍本发明电子门牌的程序流程部分，一种检测人员身高和进出方向的方法，包括以下步骤：
S101获取热释电红外模块触发感应信号；
S102本轮数据采集开始，开启检测与人体表面距离的超声波测距模块和检测与房门表面距离的激光测距模块；
S103每隔预设周期采集一次数据，形成数据流，本实施例中每隔30ms采集一次数据；
S104判断热释电红外模块无感应、超声波数据为地面背景值、激光数据无变化的持续时间是否同时满足各自的预设时间，是则进入下一步骤；本步骤中热释电红外模块如无感应表明人员已经离开热释电红外模块的感应范围，或者人员已经进入门内而热释电红外模块的感应被门阻隔；超声波数据如持续为地面背景值则表明人员已经离开超声波测距模块可检测范围；激光数据如持续无变化则表明当前房门已经不转动或人员已经离开激光测距模块检测范围；当三者同时符合时，则可以认定人员已经完成进门或出门；本实施例中超声波数据为地面背景值、激光数据无变化的持续时间为1s，而热释电红外模块无感应的持续时间为1.8s；
S105本轮数据采集结束，关闭超声波测距模块和激光测距模块；
S106获取超声波数据和激光数据的数据流；
S107根据超声波数据计算人员身高值；根据超声波数据的特性，当超声波检测到的数据为最大值，也即地面背景值时，超声波检测范围内无人；而当超声波检测到的数据为最小值时，超声波检测到的即为人员头顶；故可在超声波数据数据流中提取超声波数据最小值即可换算成人员身高；
S108判断在本轮检测中身高值是否低于预设有效值且激光数据变化量是否超过预设变化量，是则进入下一步骤，否则删除本轮检测数据或记录本轮检测为无效数据；通常来讲，热释电不仅可以感应到人体发出的红外线，也可以感应到宠物比如猫狗发出的红外线，故如有宠物出入房门时热释电也可以触发；宠物是其一，其二是对于相关出租屋房屋监管人员来说，或许仅需要对成人进行统计获取房屋人员信息，而对于小孩则无需关注；如果电子门牌需要排除这些情况，就需将身高值进行判断是否低于预设有效值，预设有效值可以根据需要设置不同的值，如果是需要排除宠物的，则可设置为0.8m，如果是需要排除儿童的，则可以设置为1.4m或1.2m；激光数据变化量是用于判断是否有人进入房门的数据，如果仅有超声波数据而无激光数据变化量，则可以判断该人员为路过房门；本步骤中，结合身高值和激光数据变化的判断可排除人员的非进门情形，以及宠物或小孩进出门的情形；
S109判断人员进、出门方向；本步骤中结合超声波数据和激光数据可综合判断处人员进、出门方向，人员进、出门方向算法可有多种，本实施例中会在后续内容中介绍。
通过本实施例方法，电子门牌可以检测进出房门人员的身高、进出方向，同时还可以准确分辨人员是路过房门还是进出房门，实现对房内居住人员的综合管理。
在判断人员进、出门方向步骤中，在进行判断前，需分别将超声波数据和激光数据的单次数据或连续多次数据进行处理，转换为可供分析判断的特征状态；然后根据超声波数据和激光数据的特征状态的先后变化顺序判断人员进门还是出门。
本实施例详细介绍一种判断人员进、出门方向的方法，包括以下步骤：
S201判断单次数据的超声波数据是否为地面背景值，若是则进入步骤S202，否则进入步骤S203，本步骤可以在步骤S103；
S202认定该次数据采集的超声波特征状态为无数据状态；
S203认定该次数据采集的超声波特征状态为有数据状态；本步骤中，由于第一测距模块采用的是超声波测距模块，而超声波在测距过程中有时候会产生折射现象，导致超声波测得的数据大于地面背景值；这种情况的产生的原因是因为人的头顶成类弧形以及超声波的锥形探测形状，以进门举例，当人还在门外时，由于超声波探头的角度，声波打到前半头顶弧面可以反射回去，可以检测到小于地面背景值的数据；而当人进入门内时，超声波实际只有锥形边缘才能打到后脑勺，而后脑勺的弧面此时就会将声波折射走，超声波就只能检测到大于地面背景值的数据；实际如果产生超声波折射情况，也恰恰要有人员站在电子门牌下方才可能出现，故也可以将折射情况认定为有数据状态;
S211判断单次数据的激光数据的前后连续预设次数数据的数值变化是否超过阈值，若是则进入步骤S212，否则进入步骤S213；本步骤中，以单次激光数据为基准，前后各连续的3次数据，共7次数据中，判断最大值和最小值的差值是否超过50mm；
S212认定该次数据采集的激光特征状态为有变化状态；
S213认定该次数据采集的激光特征状态为无变化状态；
S221以单次数据的超声波和激光的特征状态作为一个特征组，形成特征流；
S222删去特征流中连续相同出现次数小于预设次数的特征组，本实施例预设次数设定为3次（即特征组连续3次或以上才判定有效），本步骤的目的是为了剔除一些受到干扰的数据以及变化过于频繁无意义的数据；
S223剩余特征流中将连续相同的特征组合并为一个共同特征组，形成共同特征流；
S224取共同特征流中前二共同特征组和后二共同特征组；
S225在本轮检测中根据前二共同特征组和后二共同特征组先后变化顺序判断人员进门还是出门。
具体例子参考如图10，图10中系列1为超声波数据，为方便理解超声波数据已经转换成身高值，系列2为激光数据：
某轮人员进出动作完毕后，对获取的超声波数据原始数据流进行处理，设定当超声波特征状态为无数据状态时，设定为0；有数据状态时，设定为1，对应步骤S201-S203。对获取的激光数据原始数据流进行处理，设定当激光特征状态为无变化状态时，设定为0；有变化状态时，设定为1；对应步骤S211-S213。超声波数据和激光数据经处理后，形成的特征流如下，对应步骤S221：
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为了进一步方便阅读理解，可将（0,0）、（0,1）、（1,0）、（1,1），即无超无激、无超有激、有超无激、有超有激，再次设定为0、1、2、3，上述特征流可进一步转换为：
0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;2;2;0;2;0;0;2;2;0;0;2;0;2;0;0;0;0;0;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0
接着采取步骤S222，删去特征流中连续相同出现次数小于3次的特征组，特征流进一步转换为：
0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;3;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0
接着采取步骤S223，剩余特征流中将连续相同的特征组合并为一个共同特征组，形成共同特征流，特征流进一步转换为：0;2;3;1;0;1;0;1;0;
接着采取步骤S224，取共同特征流中前二共同特征组和后二共同特征组，最终取得0;2和1;0共同特征组，也即0,0;1,0和0,1;0,0共同特征组；
接着采取步骤S225，在本轮检测中根据前二共同特征组和后二共同特征组先后变化顺序判断人员进门还是出门，一般情况下，从0;2→1;0为进门，从0;1→2;0为出门，从本次数据处理后的结果为0;2和1;0来看，本次检测可判断人员为进门，从上图中也可以得到验证。
本实施例中，除了可以计算人员身高值和判断处人员进、出门方向外，还可以判断房门开、关状态，具体来说，包括以下步骤：
S301判断单次数据的激光数据是否为房门背景值，若是则进入步骤S302，否则进入步骤S305；本步骤中，当激光数据不是房门背景值时，可以肯定房门状态是开门状态，但是激光数据如果是房门背景值，则房门状态可能是关门状态，也可能是人员正好处于门下恰当的位置使得激光数据为房门背景值，这时就需要进一步判断；
S302判断该次激光数据是否为首次激光数据，若是进入步骤S304，否则进入步骤S303；本步骤中，由于热释电模块的感应检测范围是大于激光测距模块的，当热释电模块初有感应时，门下肯定无人，故如果激光数据为房门背景值且为首次激光数据，则肯定房门状态为关门状态；如果激光数据为房门背景值，却不为首次激光数据，则需要进一步判断；
S303判断该次激光数据为房门背景值的持续时间是否满足预设时间，若是进入步骤S304，否则；进入步骤S306；本步骤中，由于人员进出门时的动作是连续的，故如果为人员进出门，则激光数据肯定是会变化的，由此可以推断当激光数据为房门背景值的持续时间是否满足一定预设时间时，房门状态为即关门状态，反之仍处于开门状态;本实施例中，该预设时间定为1s；
S304认定该次数据采集时的房门状态为关门状态，进入步骤S307；
S305认定该次数据采集时的房门状态为开门状态，进入步骤S307；
S306认定该次数据采集时的房门状态与前次相同，进入步骤S307；
S307记录房门状态和房门状态改变时刻。
本实施例中，虽然通过上述方法判断房门开、关状态，但是由于算法的原因，关门时刻的认定会存在一定误差，为了补偿时间，本实施例在步骤S102还包括：开启感应电子门牌本体震动的震动感应模块；在步骤S307后，还包括步骤：
S401获取震动数据；
S402确定房门为关门状态时刻前最近的最大震动数据且激光数据为房门背景值的时间点；
S403将该时间点后的房门状态由开门状态修改为关门状态，同时将房门状态改变时刻修改为该时间点。
本实施例仅详细介绍了一种判断人员进、出门方向的方法，即将超声波数据和激光数据的单次数据转换为可供分析判断的特征状态，然后根据超声波数据和激光数据的特征状态的先后变化顺序判断人员进门还是出门。还有另一种方法即将连续多次数据转换为可供分析判断的特征状态，如图11的出门波形图：
图11中系列4为超声波数据，系列5为激光数据，系列6为热释电；
根据波形图的不同线段，将线段所属的连续多次激光数据转换为如闭门特征、开门特征、敞门特征、进门特征、出门特征、关门特征等，将线段所属的连续多次超声波数据转换为无人特征、反射特征、出门特征、进门特征等，然后根据超声波数据和激光数据的特征状态的先后变化顺序判断人员进门还是出门。
虽然本发明已通过参考优选的实施例进行了描述，但是，本领域普通技术人员应当了解，可以不限于上述实施例的描述，在权利要求书的范围内，可作出形式和细节上的各种变化。

Claims (13)

1.一种电子门牌，包括门牌标识、微控制器模块、人体感应模块以及测距模块，当所述人体感应模块触发时，所述微控制器模块控制测距模块启动工作并测距，其特征在于：所述人体感应模块用于感应房门内、外出现的人员；所述测距模块包括第一测距模块和第二测距模块，所述第一测距模块探头方向朝向门外，检测与人体表面的距离；所述第二测距模块探头方向朝向门内，检测与房门表面的距离。
2.根据权利要求1所述的一种电子门牌，其特征在于：所述第一测距模块为超声波测距模块，所述第二测距模块为激光测距模块。
3.根据权利要求2所述的一种电子门牌，其特征在于：所述超声波测距模块探头方向与门形成的第一夹角为20～60度；所述激光测距模块探头方向与门形成的第二夹角为10～60度。
4.根据权利要求3所述的一种电子门牌，其特征在于：所述第一夹角为30±5度；所述第二夹角为20±5度。
5.根据权利要求1所述的一种电子门牌，其特征在于：还包括与微控制器模块连接的震动感应模块，所述震动感应模块用于感应因房门开关动作产生的电子门牌本体的震动，所述微控制器模块根据震动和第二测距模块与房门表面的距离判断开、关门动作。
6.根据权利要求5所述的一种电子门牌，其特征在于：所述震动感应模块为加速度传感器。
7.一种检测人员身高和进出方向的方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取人体感应模块触发的感应信号；
本轮数据采集开始，开启检测与人体表面距离的第一测距模块和检测与房门表面距离的第二测距模块；
每隔预设周期采集并存储一次数据，形成数据流；
判断人体感应模块无感应、第一测距数据为地面背景值、第二测距数据无变化的持续时间是否同时满足各自的预设时间，是则进入下一步骤；
本轮数据采集结束，关闭第一测距模块和第二测距模块；
获取第一测距数据和第二测距数据的数据流；
计算人员身高值；
判断人员进、出门方向。
8.根据权利要求7所述的一种检测人员身高和进出方向的方法，其中，所述计算人员身高值步骤后，还包括步骤：判断在本轮检测中身高值是否低于预设有效值且第二测距数据变化量是否超过预设变化量，是则进入下一步骤。
9.根据权利要求7所述的一种检测人员身高和进出方向的方法，其中，所述判断人员进、出门方向步骤包括：
分别将第一测距数据和第二测距数据的单次数据或连续多次数据转换为可供分析判断的特征状态；
根据第一测距数据和第二测距数据的特征状态的先后变化顺序判断人员进门还是出门。
10.根据权利要求9所述的一种检测人员身高和进出方向的方法，其中，所述分别将第一测距数据和第二测距数据的单次数据转换为可供分析判断的特征状态步骤包括:
判断单次数据的第一测距数据是否为地面背景值,若是则认定该次数据采集的第一测距数据特征状态为无数据状态，否则为有数据状态;
判断单次数据的第二测距数据的前后连续预设次数数据的数值变化是否超过阈值，若是则认定该次数据采集的第二测距数据特征状态为有变化状态，否则为无变化状态；
以单次数据的第一测距数据和第二测距数据的特征状态作为一个特征组，形成特征流；
删去特征流中连续相同出现次数小于预设次数的特征组；
剩余特征流中将连续相同的特征组合并为一个共同特征组，形成共同特征流；
取共同特征流中前二共同特征组和后二共同特征组；
所述根据第一测距数据和第二测距数据的特征状态的先后变化顺序判断人员进门还是出门步骤，包括：根据前二共同特征组和后二共同特征组先后变化顺序判断人员进门还是出门。
11.根据权利要求7所述的一种检测人员身高和进出方向的方法，其中，所述获取第二测距数据的数据流步骤后，还包括判断房门开、关状态步骤：
判断单次数据的第二测距数据是否为房门背景值，若是则进入下一步骤，否则认定该次数据采集时的房门状态为开门状态；
判断该次第二测距数据是否为首次第二测距数据，若是认定该次数据采集时的房门状态为关门状态，否则进入下一步骤；
判断该次第二测距数据为房门背景值的持续时间是否满足预设时间，若是则认定该次数据采集时的房门状态为关门状态，否则认定该次数据采集时的房门状态与前次相同；
记录房门状态和房门状态改变时刻。
12.根据权利要求11所述的一种检测人员身高和进出方向的方法，其中，所述本轮数据采集开始，开启检测与人体表面距离的第一测距模块和检测与房门表面距离的第二测距模块步骤中，还包括：开启感应电子门牌本体震动的震动感应模块；所述记录房门状态和房门状态改变时刻步骤后，还包括步骤：
获取震动数据；
确定房门为关门状态时刻前最近的最大震动数据且激光数据为房门背景值的时间点；
将所述时间点后的房门状态由开门状态修改为关门状态，同时将房门状态改变时刻修改为所述时间点。
13.一种电子门牌，包括用于存储程序的存储器和用于执行所述程序的处理器，其特征在于：所述程序被处理器执行时实现权利要求8-12任意一项所述方法的步骤。
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