CN111736147A - 检测设备、检测方法及装置、存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种检测设备、检测方法及装置、存储介质。该检测设备包括：雷达模组，用于发射雷达波，并接收基于所述雷达波返回的回波，根据所述雷达波的发射参数和所述回波的接收参数，确定雷达波作用范围内检测对象的运动参数；红外检测模组，用于检测所在检测空间内的红外线变化参数；处理模组，与雷达模组和红外检测模组连接，用于根据运动参数和红外线变化参数，确定检测空间内是否有目标对象以及在有目标对象时，确定目标对象的状态，得到确定结果。这样，通过将雷达模组和红外检测模组集成在同一设备中的方式，结合两者的功能优势，可以实现精准地判断人体是否存在，并且还可以确定出人体的状态，提供更好地检测服务。

Description

检测设备、检测方法及装置、存储介质

技术领域

本公开涉及电子技术领域，尤其涉及一种检测设备、检测方法及装置、存储介质。

背景技术

基于物联网技术的智能家居应用及终端产品正在逐步进入千家万户。各种智能场景应用层出不穷，例如，通过检测一个区域范围内是否有人存在，从而自动控制房间内的灯光开启和空调调节，这是一个典型智能应用场景。此场景的一个关键点在于采用何种传感探测技术手段实现“人体感知存在”的精准判断。目前，对人体感知存在的检测方法，要么容易产生误判，要么不足以覆盖整个区域，适用性较差。

发明内容

本公开提供一种检测设备、检测方法及装置、存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种检测设备，包括：

雷达模组，用于发射雷达波，并接收基于所述雷达波返回的回波，根据所述雷达波的发射参数和所述回波的接收参数，确定所述雷达波作用范围内检测对象的运动参数；

红外检测模组，用于检测所在检测空间内的红外线变化参数；

处理模组，与所述雷达模组和所述红外检测模组连接，用于根据所述运动参数和所述红外线变化参数，确定所述检测空间内是否有目标对象以及在有目标对象时，确定所述目标对象的状态，得到确定结果。

可选地，所述雷达模组，包括：

雷达天线阵列，包括：

朝向不同的多个发射天线，用于发射雷达波；

与所述发射天线对应的多个接收天线，用于接收基于所述雷达波返回的回波。

可选地，所述雷达模组，还包括：

雷达信号处理模块，与所述雷达天线阵列和所述处理模组连接，用于基于所述发射参数及所述接收参数，生成与所述发射参数和所述接收参数匹配的待处理数字信号；

数字信号处理DSP运算模组，与所述雷达信号处理模块和所述处理模组连接，用于根据所述待处理数字信号，确定所述雷达波作用范围内检测对象的运动参数。

可选地，还包括：

壳体；

电路板，位于所述壳体内；其中，所述红外检测模组、所述雷达信号处理模块、所述DSP运算模组与所述处理模组，均位于所述电路板上；

所述雷达天线阵列，位于所述壳体的内表面或外表面；

所述红外检测模组，包括：红外采集器，所述红外采集器的采集头，朝向所述壳体。

可选地，还包括：

通信模组，与所述处理模组连接，用于所述处理模组与受控设备之间的信息交互。

可选地，所述通信模组，用于：

将所述检测空间内是否有目标对象及所述目标对象的状态的确定结果，发送给所述受控设备：

或者，

将所述处理模组基于所述确定结果生成的控制指令，发送给所述受控设备。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种检测方法，应用于上述第一方面所述的任一项检测设备，所述方法包括：

获取所述检测设备中的雷达模组基于发射雷达波的发射参数和接收回波的接收参数所得到的运动参数；

获取所述检测设备所在的检测空间内的红外线变化参数；

根据所述运动参数和所述红外线变化参数，确定所述检测空间内是否有目标对象以及在有目标对象时，确定所述目标对象的状态，得到确定结果。

可选地，所述运动参数包括：相对距离、相对角度和相对速度至少之一。

可选地，所述根据所述运动参数和红外线变化参数，确定所述检测空间内是否有目标对象及所述目标对象的状态，得到确定结果，包括：

根据所述相对距离、所述相对角度和所述相对速度，确定所述检测空间内的检测对象的位置信息；

根据所述位置信息和所述位置信息对应的时刻，确定所述检测对象的运动轨迹；

基于所述检测对象的运动轨迹和所述红外线变化参数，确定所述检测空间内是否有目标对象及所述目标对象的状态，得到确定结果。

可选地，所述基于所述检测对象的运动轨迹和所述红外线变化参数，确定所述检测空间内是否有目标对象及所述目标对象的状态，包括：

基于所述红外线变化参数，确定是否有生命体出入所述检测空间；

在确定有生命体出入所述检测空间时，根据所述红外线变化参数与变化阈值的大小关系，确定出入的所述生命体是否为目标对象；

在确定出入的所述生命体为目标对象时，基于各所述检测对象的所述运动轨迹及所述检测空间内是否存在目标对象的历史记录，确定所述检测空间内的目标对象是处于静止状态或者运动状态。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种检测装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现上述第二方面的任一项所述的方法。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由检测装置的处理器执行时，使得所述检测装置能够执行上述第二方面的任一项所述的方法。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开实施例提供的检测设备，同时包括有：雷达模组、红外检测模组和处理模组，通过雷达模组发射的雷达波的发射参数和接收的回波的接收参数，可以确定出雷达波作用范围内检测对象的运动参数；与此同时，通过红外检测模组检测所在检测空间内的红外线变化参数；进而，由于红外检测模组和雷达模组均与处理模组连接，就可以结合检测得到的运动参数和红外线变化参数，确定所述检测空间内是否有目标对象以及在有目标对象时，确定所述目标对象的状态。这样，将雷达模组和红外检测模组集成在同一设备中的方式，可以基于雷达模组对运动参数的检测，来改善红外检测模组在检测对象的热量不发生变化时容易出现的误判情况。与此同时，红外检测模组还可以基于红外检测模组的热源变化检测，来改善雷达模组无法识别运动的人体和小动物的现状。因此，结合雷达模组和红外检测模组的功能优势，可以实现精准地判断人体是否存在，以及在确定出人体存在时，还可以确定出人体的状态，提供更好地检测服务。如此，更好地解决了智能家居和办公场景人体检测误判的问题。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种检测设备的结构示意图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种雷达模组的结构示意图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种检测设备的结构示意图。

图4是根据一示例性实施例示出的一种检测设备的结构示意图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种检测设备的结构示意图。

图6是根据一示例性实施例示出的一种检测方法的流程示意图。

图7是根据一示例性实施例示出的一种检测方法的流程示意图。

图8是根据一示例性实施例示出的一种检测方法的流程示意图。

图9是根据一示例性实施例示出的一种检测装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

本公开实施例提供一种检测设备，图1是根据一示例性实施例示出的一种检测设备的结构示意图，如图1所示，所述检测设备100，包括：

雷达模组101，用于发射雷达波，并接收基于所述雷达波返回的回波，根据所述雷达波的发射参数和所述回波的接收参数，确定所述雷达波作用范围内检测对象的运动参数；

红外检测模组102，用于检测所在检测空间内的红外线变化参数；

处理模组103，与雷达模组101和红外检测模组102连接，用于根据运动参数和红外线变化参数，确定检测空间内是否有目标对象以及在有目标对象时，确定目标对象的状态，得到确定结果。

需要说明的是，该检测设备可以作为单独的器件安装在检测空间内，也可以作为终端的附属设备，将人体是否存在的检测结果传送给终端，以使终端可以基于检测结果做出相应的动作。

所述检测空间是指该检测设备所安装的空间，检测空间包括：卧室或办公室等封闭或半封闭空间。

人体存在检测主要体现两方面：动态人体检测和静态人体检测。

动态是指人的动态活动，动态人体包括：走动的人体，挥手的人体或起身的人体等动作幅度很大的人体。

静态是指并非绝对静止如同板凳、桌子，只是相对于动态的人体而言，静态人体包括：睡觉的人体或坐立办公的人体等动作幅度极小的人体。

本公开实施例中，雷达模组至少包括：雷达天线阵列和数字信号处理DSP运算模组；其中，所述雷达天线阵列用于发射雷达波，并接收基于所述雷达波返回的回波；所述DSP运算模组用于计算出雷达波作用范围内检测对象的运动参数。这里，由于雷达天线阵列处理的信号是模拟信号，而DSP运算模组处理的信号是数字信号。

采用DSP运输模组进行大量的数字信号的直接计算，能够加速运动参数的确定，提升运动参数的确定效率。

在一些实施例中，该雷达模组还包括：雷达信号处理模块，用于将发射雷达波时的发射参数和接收回波时的接收参数从模拟信号转化成数字信号，进而传输给DSP运算模组处理进行处理，从而计算出雷达波作用范围内检测对象的运动参数。

在一些实施例中，检测设备，包括：壳体；

所述雷达天线阵列位于检测设备的壳体的外表面或内表面上。

DSP运算模组、处理模组和雷达信号处理模块位于检测设备的壳体内，且位于壳体内的同一块电路板上或不同的电路板上。当处于不同的电路板上时，该不同的电路板之间存在电性连接。

并且，处理模组和雷达信号处理模块，均与位于壳体的外表面或内表面上的雷达天线阵列也建立了电性连接。

所述雷达波的发射参数包括：发射角度、发射时间、发射频率和/或发射功率；所述回波的回波参数包括：接收角度、接收时间、发射频率和/或接收功率。

所述运动参数包括：相对速度，相对距离和/或相对角度。

所述相对速度是指检测对象相对于该检测设备的移动速度；所述相对距离是指检测对象相对于该检测设备的直线距离；所述相对角度是指检测对象相对于该检测设备的转动角度。

由于雷达模组发射雷达波后，如果在雷达波的传输过程中存在物体，那么所述物体就会接收一部分雷达波，并对一部分雷达波进行反射。如此，通过所述雷达模组的接收天线是否接收到回波，就可以确定所述雷达波的传输过程中是否存在物体，进而再对发射参数和接收参数进行进一步地分析，还可以确定该物体的运动参数，通过相对速度和/或相对距离等参数，判断出检测对象是否在移动。

红外检测模组包括：红外采集器，或，红外采集器和与所述红外采集器相连的外围电路。该红外检测模组与处理器相连，用于检测所在检测空间内的红外线变化参数。

红外变化参数包括以下至少之一：

红外变化量，用于指示所述红外检测模组检测的红外线的增加量或减少量；

红外变化速率，用于指示所述红外检测模组在单位时间内检测到的红外线的增加速率和减少速率。

例如，该红外检测模组检测的是变化量达到触发阈值的红外信号，或者说，只有探测区域的红外线变化参数的大小达到触发阈值后，才会产生一个信号给处理器。如此，相对于直接上报检测的红外参数导致的计算量大的现象，降低了检测空间内是否有目标对象或者有目标对象时，对目标对象的状态进行确定的计算量。

该触发阈值是指会触发红外采集器产生信号的阈值。

该触发阈值可以基于红外采集器的类型确定，不同的类型的红外采集器对应的触发阈值存在区别，精度越高的红外采集器可以检测到的红外线变化参数越小。

所述红外采集器是一个被动式红外采集器，即自身可以不发射红外线，直接通过检测人体或小动物等热源辐射散发的红外线而工作的。即，当人体或小动物进入到红外采集器的探测空间时，红外采集器就会感应到人体或小动物。

这里，在一些实施例中，所述红外采集器包括：热释电红外传感器或半导体光电红外传感器。该热释电红外传感器和半导体光电红外传感器均是依靠被动检测人体发出的红外光线而工作的。具体来说，当有人进入到热释电红外传感器的探测区域时，该探测区域的红外光线发生变化并反馈到热释电红外传感器上，此时热释电红外传感器会产生一个有人的信号。

处理模组，包括处理器，或，处理器及其外围电路。

所述处理模组与雷达模组和红外检测模组连接，用于根据所述运动参数和所述红外线变化参数，确定所述检测空间内是否有目标对象，以及，在有目标对象时，确定所述目标对象的状态，得到确定结果。

本公开实施例中，所述目标对象包括：人体。

目标对象的状态包括：相对静止状态或移动状态；其中，相对静止状态包括：睡觉或坐立办公等动作幅度极小的状态；移动状态包括：走动、起身或挥手等动作幅度很大的状态。

这里，雷达模组和红外检测模组是同时与处理模组连接的，即处理模组是需要结合红外检测模组所采集得到的红外线变化参数和雷达模组所确定的运动参数，综合来确定所述检测空间内是否有目标对象。

由于红外采集器本质上是通过探测区域的红外光线发生的变化，来判断是否有人移动，如果检测对象非常安静，比如，睡觉或很长时间不活动，则单独通过红外采集器进行人体是否存在的检测会可能出现误判。并且，只要目标对象一直处于探测区域且非常安静，即使有多个红外采集器从不同角度判断，仍有可能误判。除此之外，对于探测区域的制热设备也会对红外采集器的检测产生干扰，例如，该探测区域内空调突然启动，就会存在红外线变化，容易产生误判。而雷达模组如果天线阵列较小，探测角度和探测范围会存在限制，只能监测一个相对较窄的区域，且无法区分人体和小动物。

如此，本公开实施例将雷达模组和红外检测模组进行结合，通过两者功能的互补，实现精准的对检测空间内是否有人体进行判断，并进一步判断出人体的状态。具体地，例如，可以基于雷达模组探测到移动的检测对象后，基于红外检测模组所采集得到的红外线变化参数，来确定出该移动的检测对象到底是人体还是小动物，以此实现精准的确定检测空间内是否有人体存在。并且，在确定有人体存在时，还可以进一步基于雷达模组检测得到的运动参数，确定出人体的状态。这样，将雷达模组和红外检测模组集成在同一设备中的方式，可以基于这种单一的嵌入式设备，精准地判断人体存在，辨别出干扰源物体，解决智能家居和办公场景人体检测误判的问题。

在一些实施例中，图2是根据一示例性实施例示出的一种雷达模组的结构示意图，如图2所示，所述雷达模组101，包括：

雷达天线阵列201，包括：

朝向不同的多个发射天线2011，用于发射雷达波；

与所述发射天线对应的多个接收天线2012，用于接收基于所述雷达波返回的回波。

这里，所述雷达天线阵列包括：多个发射天线和多个接收天线。所述多个发射天线和多个接收天线以阵列的形式位于检测设备的壳体的外表面或内表面上。不同的发射天线和接收天线处于检测设备壳体的不同位置，可以提供不同方位的检测。

所述发射天线和接收天线的个数可以相同，也可以不同。但数量过多的天线会增加硬件成本，也会带来不必要的功耗。本公开实施例，可以基于检测空间的大小、检测空间内的物体布局和天线的布局情况，综合确定发射天线和接收天线的个数。例如，该雷达天线阵列可以是包含4个发射天线和3个接收天线的天线阵列。

由于天线存在对应的探测角度和探测范围，数量较少的天线的只能具备较小的探测角度和探测范围，且数量较少的天线由于得到的参数相对较少，在探测精度上也不足。

为了覆盖更大的范围，也实现更好地探测精度，本公开实施例中，通过多个发射天线和多个接收天线来发射雷达波，以及，接收所述雷达波的回波，以此使得雷达波覆盖的范围更广。并且由于数量的增多，就会有更多的发射参数和接收参数，如此，结合多个发射参数和多个接收参数，可以使得对运动参数的确定更为准确。

例如，当存在多个发射天线，就可以向不同的角度发射雷达波，并接收不同角度返回的回波，由于是从不同角度发射到检测对象上，对应返回的回波的接收参数就会不同，如此，基于多种不同的参数，就可以更全面的反映出该对象的状态，可以实现更精准的检测。

在一些实施例中，图3是根据一示例性实施例示出的一种检测设备的结构示意图，如图3所示，所述雷达模组101，还包括：

雷达信号处理模块202，与所述雷达天线阵列201和所述处理模组103连接，用于基于所述发射参数及所述接收参数，生成与所述发射参数和所述接收参数匹配的待处理数字信号；

数字信号处理DSP运算模组203，与所述雷达信号处理模块202和所述处理模组103连接，用于根据所述待处理数字信号，确定所述雷达波作用范围内检测对象的运动参数。

这里，雷达信号处理模块和DSP运算模组相连接，且均位于检测设备的壳体内。

其中，雷达信号处理模块与位于检测设备的壳体外表面或内表面的雷达天线阵列也相连接，用于控制雷达天线阵列中的天线，发射预设波长的雷达波和接收反射回来的回波，并基于所述发射参数及所述接收参数，生成与所述发射参数和所述接收参数匹配的待处理数字信号，并将待处理数字信号传输给DSP运算模组进行处理，计算出运动参数。

DSP运算模组是数字信号处理器，用于处理数字信号，并能快速的实现各种数字信号的处理。由于雷达天线阵列处理的信号是模拟信号，而DSP运算模组处理的是数字信号。为了配合DSP运算模组的运算，该雷达模组还包括：雷达信号处理模块，用于将发射雷达波时的发射参数和接收回波时的接收参数从模拟信号转化成数字信号，进而传输给DSP运算模组处理进行处理，从而计算出雷达波作用范围内检测对象的运动参数。

这里，该雷达天线列阵中的天线可以发射或者接收预设波段的雷达波，所述预设波段包括：毫米波段或厘米波段。

所述毫米波段的雷达波，包括：30GHz至300GHz的频域，波长为1毫米至10毫米的电磁波。所述厘米波段的雷达波，包括：3GHz至30GHz的频域，波长为1厘米至10厘米的电磁波。其中，所述毫米波段的雷达波相对于厘米波段的雷达波，传播时的衰减小，受自然光和热辐射源影响小。

这里，本公开实施例中，将毫米波段的雷达波称为毫米雷达波，将厘米波段的雷达波称为厘米雷达波。

这里，在选择雷达天线列阵中天线的型号后，天线发射和接收的雷达波所属的频段就确定了。而所述雷达信号处理模块，可以在频段确定后，可以控制天线具体以该频段中的哪种频率来发送或接收，例如，当选择发射毫米波段的雷达波的天线后，可以通过雷达信号处理模块控制天线以60GHz的频率发射雷达波。

所述雷达信号处理模块还可以控制天线发射雷达波的频次，即间隔多长时间发射一次雷达波。

如此，所述雷达信号处理模块控制雷达天线阵列中的天线的发射与接收，具体可以是控制天线的发射和接收频率，和，天线发射雷达波的频次。

如此，通过引入DSP运算模组来处理雷达波的各种参数，可以加快计算速度，并且对于多天线的组合所带来的较大数据量，也基于运算速度的优势可以取得相对较快的运算效果。

需要说明的是，在一些实施例中，所述雷达模组可包括：雷达天线阵列和雷达信号运算处理模块；所述雷达信号运算处理模块，可以基于雷达波的发射参数和回波的接收参数，确定雷达波作用范围内检测对象的运动参数；即雷达信号处理模块同时具有控制雷达天线阵列中的天线，发射预设波长的雷达波和接收反射回来回波，以及，计算检测对象的运动参数的功能。如此，由于不设置DSP运算模组，可以节约硬件成本。但需要说明的是，由于雷达信号运算处理模块也需要承担计算的功能，相对于DSP运算模组，在运算速度上就会相对较慢。

在一些实施例中，检测设备，还包括：

壳体；

电路板，位于所述壳体内；其中，所述红外检测模组、所述雷达信号处理模块、所述DSP运算模组与所述处理模组，均位于所述电路板上；

所述雷达天线阵列，位于所述壳体的内表面或外表面；

所述红外检测模组，包括：红外采集器，所述红外采集器的采集头，朝向所述壳体。

这里，该检测设备的壳体材质可以是塑料或金属等材质，用于对壳体内的器件提供保护作用。

当壳体为金属时，由于静电屏蔽的存在，可以将雷达天线阵列设置于壳体的外表面，具体而言，在一些实施例中，可以将雷达天线阵列设置在金属壳体的边框处，如此可以减少雷达天线阵列与人手的接触，从而减少磨损。

当壳体为塑料时，就可以直接将雷达天线阵列设置于壳体的内表面，避免天线位于外表面所造成的摩擦损坏。

电路板，用于为红外检测模组与所述处理模组提供电连接，以及，为所述雷达信号处理模块、所述DSP运算模组和所述处理模组之间也提供电连接。

其中，所述红外检测模组、所述雷达信号处理模块、所述DSP运算模组与所述处理模组，均位于所述电路板上。电路板，位于所述壳体内。通过所述壳体避免与外界产生接触，从而对这些模组实现保护。

所述红外采集器包括：热释电红外传感器或半导体光电红外传感器。所述红外采集器的采集头，用于感应红外信号。

在一些实施例中，所述红外采集器的采集头朝向所述壳体包括：红外采集器的采集头朝向壳体，但采集头位于壳体内；或者，所述壳体上可以设置开口，所述红外采集器的采集头可以朝向该开口，并通过该开口对外显露。

对于采集头位于壳体内，红外光线可以在穿过所述壳体后，快速地进入采集头内从而被检测到，并且，由于采集头位于壳体内，由于灰尘和/或摩擦等因素较少，使得红外采集器的损坏可以减少，使用寿命可以更长。

对于采集头对外显露，由于采集头直接与外界接触，可以提高检测速度，更快地实现检测。但相对而言，由于灰尘和/或摩擦等因素，可能不利于长时间的检测。

在一些实施例中，图4是根据一示例性实施例示出的一种检测设备的结构示意图，如图4所示，检测设备100，还包括：

通信模组104，与所述处理模组103连接，用于所述处理模组103与受控设备之间的信息交互。

这里，所述通信模组包括：蓝牙或无线保真(WiFi)等无线通信模块，或者，有线电通信模块。

所述受控设备是指该检测设备之外的电子设备。例如，受控设备包括：空调、电视或智能手机等电子设备。

所述确定结果包括：关于检测空间内是否有目标对象的确定结果，以及，在有目标对象时，确定所述目标对象的状态的确定结果。

这里，所述处理模组与受控设备之间的信息交互的对象可以是多种，包括：关于检测空间内是否有目标对象的结果信息、目标对象的状态的结果信息或者基于确定结果所生成的指令。

如此，基于通信模组的存在，可以解决处理模组与受控设备之间的信息交互问题，并且单独设置通信模组的方式，也可以提供多种通信选择，可以适配多种受控设备，从而满足多种受控设备在不同应用场景下的智能控制。

在一些实施例中，所述通信模组，用于：

将所述检测空间内是否有目标对象及所述目标对象的状态的确定结果，发送给所述受控设备：

或者，

将所述处理模组基于所述确定结果生成的控制指令，发送给所述受控设备。

这里，所述处理模组在确定出该检测设备的所处检测空间内有人体，并进一步确定人体状态后，直接通过通信模组将确定结果，或，基于确定结果所生成的指令发送给受控设备。

所述处理模组在确定出该检测设备的所处检测空间内有人体，并进一步确定人体状态后，还可以进一步根据该确定结果，生成控制指令，将该控制指令发送给所述受控设备。

受控设备可以是智能家居设备或者智能办公设备。典型的智能家居设备包括但不限于：智能空调、智能窗帘、智能加湿器或者智能电灯等。典型的智能办公设备包括但不限于：智能空调、智能窗帘、智能加湿器、智能电灯或智能打印机等。

例如，以受控设备为空调为例，处理模组基于运动参数和红外线变化参数确定出该检测设备的所处检测空间内有人体，并且确定出该人体是移动状态，那么，就可以直接将这一确定结果通过通信模组发送给空调，空调的处理器基于该确定信息，判断有人进入，从而控制自身启动。

或者是，处理模组基于运动参数和红外线变化参数确定出该检测设备的所处检测空间内有人体，并且确定出该人体是移动状态，可以进一步分析出人体是处于进入该检测空间的移动状态，那么就生成一个启动指令，通过通信模组发送给空调，控制空调启动。对应的，在进一步分析出人体是处于走出该检测空间的移动状态，就生成一个关闭指令，通过通信模组发送给空调，控制空调关闭。

如此，基于通信的信息内容的不同，可以提供多种控制方式，也可以适配不同类的受控设备，进而就可以提供多种应用场景。

本公开实施例，本公开实施例将雷达模组和红外检测模组集成在同一设备中的方式，可以基于雷达模组对运动参数的检测，来改善红外检测模组在检测对象的热量不发生变化时容易出现的误判情况，与此同时，还可以基于红外检测模组的热源变化检测，来改善雷达模组无法识别运动的人体和小动物的现状。因此，结合雷达模组和红外检测模组的功能优势，可以实现精准地判断人体是否存在，以及在确定出人体存在时，还可以确定出人体的状态，提供更好地检测服务。如此，更好地解决智能家居和办公场景人体检测误判的问题。

本公开实施例还提供如下示例：

图5是根据一示例性实施例示出的一种检测设备的结构示意图，如图5所示：

检测设备500，包括：处理模组501、DSP运算模组502、雷达信号处理模块503、雷达天线阵列504、热释电红外传感模组505、通信模组506以及供电单元507。

这里，以雷达天线阵列发射的雷达波为毫米雷达波为例，通过具体的示例，进行下述说明：

该处理模组可以是中央控制器(CPU)，负责协同处理毫米雷达波信号和热释电红外信号，以及控制对外通信的功能。

DSP运算模组，用于处理数字信号。

雷达信号处理模块，负责发射60GHz至64GHz的毫米雷达波信号和接收反射回来毫米雷达波信号，并进行模/数转换处理。

雷达天线阵列包括：4个发射天线以及3个接收天线，通过60GHz至64GHz的毫米雷达波信号可以使探测角度达到110°。毫米雷达波的发射和接收可以提供相对距离、相对速度和相对角度这三个维度的数据。通过发射天线发出相应波段的有指向性的毫米雷达波，当毫米雷达波遇到目标物体后反射回来，通过接收天线接收回来的毫米雷达波。通过计算来回的时间差乘以光速再除以2，可以计算出检测设备与目标物体之间的相对距离。同时，根据多普勒效应，发射和反射回来的毫米雷达波的频率的变化，可以计算出前方跟踪的目标物体与检测设备的相对速度。另外，通过雷达发射出毫米雷达波后，被监测的目标物体反射回来，再通过毫米雷达波并列的接收天线，通过收到同一目标物体反射回来的毫米雷达波的相位差，可以计算出被监测的目标物体的方位角。

通信模组，用于和外部系统或设备建立有线或无线通信。

供电单元，负责整个检测设备的直流电源管理及供应。

检测设备启动上电后，首先进行上述各模块的初始化工作；初始化完毕后，同时启动雷达信号处理模块和热释电红外传感模组，并使其一直处于工作状态；处理模组会控制雷达信号处理模块主动发射60GHz至64GHz的毫米雷达波信号，同时检测反射的回波，对该60GHz至64GHz的毫米雷达波信号和回波做信号运算处理；通过不断的发射雷达波和反射回波，积累了大量数据，配合高速DSP运算模组以及对应的算法，可以计算出人体位置信息和运动轨迹，同时滤除属于静态背景的物体，如桌子和家具。但对于运动的物体，例如小动作等，由于算法局限性，有产生“有人”误判的可能。

热释电红外传感模组被动接收特定波长的红外线，然后进行信号处理。

热释电红外传感模组依靠被动检测人体发出的红外线而工作的。具体来说，当有人进入到探测区域时，红外线发生变化并反馈到热释电红外传感模组上，此时热释电红外传感模组会产生一个有人的报警。但单独使用热释电红外传感模组时，会引入一些干扰源，比如能够产生热源的空调，冰箱等，会产生有人误报，或者相对静止的人体，无法上报有人状态。

如此，处理模组基于上述图5中的模块形成一套感知人体存在的判定方法，综合毫米雷达波和热释电红外传感模组的输出结果，剔除掉容易产生的干扰源，从而给出一个相对准确地判断结果。

图6是根据一示例性实施例示出的一种检测方法的流程示意图，如图6所示，所述检测方法，包括：

步骤501，获取所述检测设备中的雷达模组基于发射雷达波的发射参数和接收回波的接收参数所得到的运动参数；

步骤502，获取所述检测设备所在的检测空间内的红外线变化参数；

步骤503，根据所述运动参数和所述红外线变化参数，确定所述检测空间内是否有目标对象以及在有目标对象时，确定所述目标对象的状态，得到确定结果。

这里，所述检测方法可以应用于上述实施例中的任一检测设备。所述检测设备中包括：雷达模组、红外检测模组和处理模组。

所述步骤501、步骤502和步骤503均由检测设备中的处理模组实现。

所述雷达波的发射参数包括：发射角度、发射时间、发射频率和/或发射功率；所述回波的回波参数包括：接收角度、接收时间、发射频率和/或接收功率。

由于雷达模组发射雷达波后，如果在雷达波的传输过程中存在物体，那么所述物体就会接收一部分雷达波，并对一部分雷达波进行反射。如此，通过所述雷达模组的接收天线是否接收到回波，就可以确定所述雷达波的传输过程中是否存在物体，进而再对发射参数和接收参数进行进一步地分析，还可以确定该物体的运动参数，通过相对速度和/或相对距离等参数，判断出检测对象是否在移动。

红外检测模组包括：红外采集器，或，红外采集器和与所述红外采集器相连的外围电路。该红外检测模组与处理器相连，用于检测所在检测空间内的红外线变化参数。即该红外检测模组检测的是变化量达到触发阈值的红外信号，或者说，只有探测区域的红外线变化参数的大小达到触发阈值后，才会产生一个信号给处理器。

所述处理模组与雷达模组和红外检测模组连接，用于根据所述运动参数和所述红外线变化参数，确定所述检测空间内是否有目标对象，以及，在有目标对象时，确定所述目标对象的状态，得到确定结果。

目标对象的状态包括：相对静止状态或移动状态；其中，静止状态包括：睡觉或坐立办公等动作幅度极小的状态；移动状态包括：走动、起身或挥手等动作幅度很大的状态。

这里，雷达模组和红外检测模组是同时与处理模组连接的，即处理模组是需要结合红外检测模组所采集得到的红外线变化参数和雷达模组所确定的运动参数，综合来确定所述检测空间内是否有目标对象。

本公开实施例将基于包含雷达模组和红外检测模组的检测设备，实现精准的对检测空间内是否有人体进行判断，并进一步判断出人体的状态。具体地，例如，可以基于雷达模组探测到移动的检测对象后，基于红外检测模组所采集得到的红外线变化参数，来确定出该移动的检测对象到底是人体还是小动物，以此实现精准的确定检测空间内是否有人体存在。并且，在确定有人体存在时，还可以进一步基于雷达模组检测得到的运动参数，确定出人体的状态。这样，将雷达模组和红外检测模组集成在同一设备中的方式，可以基于这种单一的嵌入式设备，精准地判断人体存在，辨别出干扰源物体，解决智能家居和办公场景人体检测误判的问题。

在一些实施例中，所述运动参数包括：相对距离、相对角度和相对速度至少之一。

这里，所述相对速度是指检测对象相对于该检测设备的移动速度；所述相对距离是指检测对象相对于该检测设备的直线距离；所述相对角度是指检测对象相对于该检测设备的转动角度。

通过不同时刻检测的相对距离的不同，可以确定出检测对象是否在移动。通过不同时刻检测的相对速度的不同，可以判断出检测对象的移动速度。通过不同时刻检测的相对角度的不同，可以判断出检测对象所处的方位，以及移动的区域。

这里，结合相对距离、相对速度和相对角度，可以确定出检测的检测对象是否是处于相对静止的状态，且在检测对象处于相对静止的状态时，还可以结合室内物体布局判断出检测对象是工作还是睡觉。

即，如果检测对象处于坐立的办公状态，那么在检测时长内的不同时刻检测的相对距离应该是一样的，但此时由于检测对象会存在较小幅度的动作，不同时刻检测的相对速度会存在区别。如果检测对象是走动的，那么在检测时长内的不同时刻检测的相对距离应该是不同的，且不同时刻检测的相对速度会存在区别。如此，基于这两者，可以分辨相对静止的检测对象和移动的检测对象。进一步，当结合相对距离和相对速度，确定出检测对象此时是处于相对静止的状态，那么进一步结合相对角度以及室内布局中书桌和床的方位，确定出检测对象是工作还是睡觉。

这里，由于雷达模组所检测的这些运动参数，可以精准的区分运动的检测对象、相对静止的检测对象和绝对静止的检测对象。如此，可以解决大部分的检测问题。

例如，将相对距离、相对角度和相对速度结合，即：在检测时长内所检测的相对距离、相对角度或相对速度任一发生变化时，都可以认为该检测对象是可以生命体(这里排除桌子被人为移动的情况)；而在检测时长内所检测的相对距离和相对角度不变的基础上，通过相对速度的是否变化，就可以确定该检测对象是生命体或非生命体。三者的具体结合方式如上所述。

如此，通过不同的运动参数可以确定出检测对象的各类运动参数。也可以通过不同的运动参数的结合，精准地判断出相对静止的检测对象和移动的检测对象，以及相对静止的检测对象的具体状态(睡觉或办公)，为后续精准地检测人体和人体的状态提供基础。

在一些实施例中，所述根据所述运动参数和红外线变化参数，确定所述检测空间内是否有目标对象及所述目标对象的状态，得到确定结果，包括：

根据所述相对距离、所述相对角度和所述相对速度，确定所述检测空间内的检测对象的位置信息；

根据所述位置信息和所述位置信息对应的时刻，确定所述检测对象的运动轨迹；

基于所述检测对象的运动轨迹和所述红外线变化参数，确定所述检测空间内是否有目标对象及所述目标对象的状态，得到确定结果。

这里，检测对象的位置信息包括：方位信息和距离检测设备的距离信息。

所述方位信息可以基于相对角度确定。当检测设备位于检测空间的某一位置固定不同时，检测对象与检测设备之间会存在一定的角度，当检测对象移动时，检测对象与检测设备之间的角度也会存在相对应的变动，当检测时长内所检测的方位相同或方位的差别小于阈值，就可以认为该检测对象是没有移动的。如此，通过检测时长内不同检测时刻所检测到的相对角度，可以确定出在所述检测时长内，检测对象在不同检测时刻所处的方位。

所述距离检测设备的距离信息可以基于相对距离和所述相对速度确定。当检测设备位于检测空间的某一位置固定不同时，检测对象与检测设备之间会存在一定的距离，当检测对象移动时，检测对象与检测设备之间的距离也会存在相对应的变动。当检测对象处于来回移动的状态，如果移动的频次和雷达波发射的频次相同，就可能会存在，每次检测计算出的相对距离都一样，但实际人可能是移动的，此时结合相对速度，就可以对检测结果进一步精确，实现更为精准地确定距离检测设备的距离信息。

在确定出位置信息后，就可以基于各个位置信息与对应的时刻，通过时序排列，确定出检测对象的运动轨迹。这里，所述位置信息对应的时刻就是指检测时刻。

所述运动轨迹包括：存在位置移动的轨迹和不存在位置移动的轨迹；其中，存在位置移动的轨迹包括：折现状、圆状或方形状的轨迹；不存在位置移动的轨迹包括：圆点状轨迹。

圆点状轨迹为处于静止状态，没有产生位置的移动所得到的轨迹，即每个检测时刻所检测的位置信息都相同，如果将每个检测时的位置信息通过一个圆点来表征，那么结合位置信息对应的时刻，最终得到的轨迹就还是一个圆点。而折现状、圆状或方形状的轨迹中，每个检测时刻所检测的位置信息不完全相同，可以通过时序排列，连接成折现状、圆状或方形状。

需要说明的是，基于雷达模组能够得到检测对象的运动轨迹，但是通过运动轨迹是无法区分人体和小动物的，那么需要进一步结合红外检测模组所检测的红外线变化参数来综合判断。

这里，由于人体和小动物的身高和体重是不同的，并且，人体和小动物的体温也不同，则人体和小动物的红外辐射是有区别的。如此，当检测设备位于检测空间的某一位置固定不同时，红外检测模组的探测区域和探测角度也会固定，小动物由于身高与人体的不同，可以无法满足该探测角度和探测区域，从而也可以实现对人体和小动物的区分。

如此，本公开实施例可以在基于雷达模组所得到的运动参数的基础上，确定检测对象的位置信息，进而结合检测对象的位置信息和对应的检测时刻，确定出检测对象的运动轨迹，进而结合红外检测模组所检测的红外线变化参数来进一步判断，从而实现对人体存在与否和人体状态的精准检测。

这里，所述存在位置移动的轨迹包括：检测对象进入检测空间的所产生的轨迹，或，检测对象离开检测空间的所产生的轨迹。

这里，基于雷达模组可以检测出检测对象的运动轨迹，但该轨迹是人体还是小动物离开检测空间的运动轨迹还是进入检测空间的运动轨迹，或者是不存在位置移动的轨迹，需要结合红外检测模组所检测的红外线变化参数进一步判断。

在一些实施例中，所述基于所述检测对象的运动轨迹和所述红外线变化参数，确定所述检测空间内是否有目标对象及所述目标对象的状态，包括：

基于所述红外线变化参数，确定是否有生命体出入所述检测空间；

在确定有生命体出入所述检测空间时，根据所述红外线变化参数与变化阈值的大小关系，确定出入的所述生命体是否为目标对象；

在确定出入的所述生命体为目标对象时，基于各所述检测对象的所述运动轨迹及所述检测空间内是否存在目标对象的历史记录，确定所述检测空间内的目标对象是处于静止状态或者运动状态。

这里，如前述实施例所述，红外检测模组与处理器相连，用于检测所在检测空间内的红外线变化参数。即：该红外检测模组检测的是变化量达到变化阈值的红外信号，或者说，只有探测区域的红外线变化参数的大小达到触发阈值后，才会产生一个信号给处理器。如此，如果在检测时长内，有生命体出入所述检测空间，该检测空间的红外线量就会发生变化，那么基于红外检测模组所检测的红外线变化参数，可以确定是否有生命体出入所述检测空间。

所述出入包括：离开或进入。

所述基于所述红外线变化参数，确定是否有生命体出入所述检测空间，包括：

比对所述红外线变化参数与触发阈值的大小，在红外线变化参数大于或等于触发阈值时，确定有生命体出入所述检测空间；

在红外线变化参数小于触发阈值时，确定没有生命体出入所述检测空间。

该触发阈值是指会触发红外采集器产生信号的阈值。

所述触发阈值可以基于红外采集器的类型确定，不同的类型的红外采集器对应的触发阈值存在区别，精度越高的红外采集器可以检测到的红外线变化参数越小。

由于人体和小动物表现出的红外线区域的面积不一样，如此，当人体或小动物进入(或离开)红外检测模组的探测区域后，该红外检测模组所检测到的红外线区域的面积就会有区别，红外线区域的面积的不同，会导致人体或小动物进入(或离开)红外检测模组的探测区域的瞬间，所检测到的红外线变化参数存在较大不同。例如，假设之前该探测区域所检测的红外线变化参数接近为0，此时人体进入或离开红外检测模组的探测区域，则瞬时检测到的红外线变化参数就会较大，而小动物进入或离开红外检测模组的探测区域，则瞬时检测到的红外线变化参数就会相对较小。如此，在确定有生命体出入所述检测空间时，可以根据所述红外线变化参数与变化阈值的大小关系，确定出入的所述生命体是否为目标对象。

所述目标对象包括：人体。所述检测对象包括目标对象。

所述变化阈值为人体和小动物的区分阈值，可以基于人体和小动物表现出的红外线区域的面积来确定。

所述在确定有生命体出入所述检测空间时，根据所述红外线变化参数与变化阈值的大小关系，确定出入的所述生命体是否为目标对象，包括：

在确定有生命体出入所述检测空间时，当所述红外线变化参数大于或等于变化阈值，确定出入的所述生命体为目标对象；

当确定有生命体出入所述检测空间时，当所述红外线变化参数小于变化阈值，确定出入的所述生命体不是目标对象。

如此，可以确定出是否是人进入或离开该检测空间。

进一步地，在确定出入的所述生命体为目标对象时，所述在确定出入的所述生命体为目标对象时，基于各所述检测对象的所述运动轨迹及所述检测空间内是否存在目标对象的历史记录，确定所述检测空间内的目标对象是处于静止状态或者运动状态，包括以下之一：

在确定出入的所述生命体为目标对象时，且当所述检测空间内存在目标对象的历史记录时，若所述运动轨迹属于存在位置移动的轨迹，则确定所述检测空间内的目标对象是处于离开检测空间的运动状态。具体地：由于基于雷达模组可以得到检测对象的运动轨迹，而基于红外线变化参数可以确定该检测对象是不是目标对象，在确定为目标对象后，可知所述运动轨迹是目标对象的运动轨迹。进而基于检测空间内存在目标对象的历史记录，可以确定目标对象是处于离开检测空间的运动状态。

在确定出入的所述生命体为目标对象时，且当所述检测空间内不存在目标对象的历史记录时，若所述检测对象的所述运动轨迹属于存在位置移动的轨迹，则确定所述检测空间内的目标对象是处于进入检测空间的运动状态。具体地：由于基于雷达模组可以得到检测对象的运动轨迹，而基于红外线变化参数可以确定该检测对象是不是目标对象，在确定为目标对象后，可知所述运动轨迹是目标对象的运动轨迹。进而基于检测空间内不存在目标对象的历史记录，可以确定目标对象是处于进入检测空间的运动状态。

这里，历史记录为关于当前检测时刻之前的确定结果的记录。通过历史记录可以确定当前检测时刻时，该检测空间内是否已经有目标对象。

如果当前检测时刻时，该检测空间内已经有目标对象，则基于当前检测时刻的所检测得到的运动轨迹，可以进一步判断检测空间内已经存在的目标对象是处于离开检测空间或进入检测空间的运动状态。

在一些实施例中，所述基于所述检测对象的运动轨迹和所述红外线变化参数，确定所述检测空间内是否有目标对象及所述目标对象的状态，还包括：

基于所述红外线变化参数，确定是否有生命体出入所述检测空间；

在确定没有生命体出入所述检测空间时，根据所述相对速度，确定所述检测空间中内是否有生命体；

在确定有生命体后，根据所述运动轨迹和所述检测空间内是否存在目标对象的历史记录，确定所述检测空间内的目标对象是处于静止状态或者运动状态。

这里，在基于红外线变化参数确定没有生命体出入所述检测空间时，存在多种可能：例如，没有生命体进入所述检测空间；还例如，有生命体处于所述检测空间，但处于相对静止状态，基于红外线变化参数检测不到。如此可以基于相对速度进行进一步判断。

如上所述，由于细微的动作都会被雷达模组检测到，例如，人体在办公，但是还是会存在细微的动作，此时可以通过一段时间内的相对速度确定是否有生命体，即一段时间内的相对速度会有区别。如此，所述在确定没有生命体出入所述检测空间时，根据所述相对速度，确定所述检测空间中内是否有目标对象，包括：

所述在确定没有生命体出入所述检测空间时，确定检测时长内的相对速度是否存在变化，在存在变化时，确定所述检测空间中有生命体。

所述在确定有生命体后，如果所述检测空间内存在目标对象的历史记录，则可以确定初步确定所述检测空间内的生命体是目标对象，进一步结合运动轨迹，运动轨迹为不存在位置移动的轨迹，就更进一步确定所述检测空间内存在人体，且人体处于静止状态。

如此，所述在确定有生命体后，根据所述运动轨迹和所述检测空间内是否存在目标对象的历史记录，确定所述检测空间内的目标对象是处于静止状态或者运动状态，包括：

在确定有生命体后，如果所述检测空间内存在目标对象的历史记录，则确定所述检测空间内的生命体为目标对象；

确定所述运动轨迹是否为不存在位置移动的轨迹；

在所述运动轨迹为不存在位置移动的轨迹时，确定所述检测空间内的目标对象处于静止状态。

如此，本公开实施例基于上述实施例中的同时包括有：雷达模组、红外检测模组和处理模组检测设备，来实现基于雷达模组对运动参数的检测，来改善红外检测模组在目标物的热量不发生变化容易出现误判的情况，与此同时，还可以基于红外检测模组的热源变化检测，来改善雷达模组无法识别运动的人和动物的现状，因此，结合雷达模组和红外检测模组的功能优势，可以实现精准地判断人体是否存在，以及在确定出人体存在时，还可以确定出人体的状态，提供更好地检测服务。同时，也可以辨别出干扰源物体，解决智能家居和办公场景人体检测误判的问题。

本公开实施例还提供如下示例：

图7是根据一示例性实施例示出的一种检测方法的流程示意图，如图7所示，假定监测区域初始条件为无人状态。处理模组初始化并启动两检测单元开始工作。热释电红外传感器通过检测到热源变化，判断是否有物体进入检测区域，可以筛选出具备发热源的物体。另一方面，雷达模组进行主动扫描探测，主要判断依据是毫米雷达波反馈的相对距离、相对速度和相对角度三参数，通过一定的计算得到物体位置和运行轨迹，可以迅速排除掉静止的背景物体，例如桌子，椅子等，确定有生命体进入。进一步，通过热释电红外传感器探测引入的干扰源：制热空调，由于其位置和运动轨迹保持不变，也可以排除掉，再者由于热释电红外传感器的探测角度或人体与小动物呈现的红外区域的面积，可以快速过滤掉小动物。从而，确定生命体是人还是小动物，如果是人，就可以确定有人进入，即该运动轨迹为人的运动轨迹。通过结合热释电红外传感器和雷达模组波综合探测结果，可以得到从无人到有人的准确判断，排除掉易产生干扰的物体。

图8是根据一示例性实施例示出的一种检测方法的流程示意图，如图8所示，假定监测区域初始条件为有人状态。正常情况下，人体的活动都会被热释电红外传感器探测到，并触发一次有人存在的报警，此时清零定时器并重新启动计时。这里，启动热释电红外传感器后，也对应启动计时定时器，只有当人体处于一个相对静止状态(睡觉)，热释电红外传感器检测不到热源变化，并且达到设定的定时时间，此时会触发一个无人的判断，即在启动热释电红外传感器和计时定时器后，会判断是否检测到热源变化，若是，则会触发一次有人存在的报警，此时清零定时器并重新启动计时，若否，且热释电红外传感器检测不到热源变化，并且达到设定的定时时间，则会结合雷达模组的检测结果做进一步判断，即：雷达模组能计算物体的三个参数：相对速度、相对角度和相对距离，基于三个参数，确定出运动轨迹，进一步判断运动轨迹是否为存在位置移动的轨迹，当确定为不存在位置移动的轨迹，则确定物体为相对静止的人。

雷达模组任何细小微动状态都能检测到，因此处理模组综合判定结果是有人。

只有当人真正离开检测区域时，热释电红外传感器和雷达模组都达成一致结果时，才会判定无人。

本公开提供了一种基于雷达模组和红外检测模组融合检测人体存在的方法流程。综合两类传感器技术优势及特点，把人体存在探测过程分解为“无人—有人”和“有人—无人”两个阶段，能够有效剔除掉干扰源，例如，小动物、制热空调、睡觉的人体等物体，从而最终给出准确的判定结果。另外，本公开采用一体化嵌入式设备实现。相比复杂多设备联网探测方案，本公开可以设计出紧凑、小巧产品，成本更低，易于实施落地。

图9是根据一示例性实施例示出的一种检测装置1800的框图。例如，装置1800可以是移动电话、计算机、数字广播终端、消息收发设备、游戏控制台、平板设备、医疗设备、健身设备、个人数字助理等。

参照图9，装置1800可以包括以下一个或多个组件：处理组件1802，存储器1804，电力组件1806，多媒体组件1808，音频组件1810，输入/输出(I/O)接口1812，传感器组件1814，以及通信组件1816。

处理组件1802通常控制装置1800的整体操作，诸如与显示、电话呼叫、数据通信、相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1802可以包括一个或多个处理器1820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1802还可以包括一个或多个模块，便于处理组件1802和其他组件之间的交互。例如，处理组件1802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1808和处理组件1802之间的交互。

存储器1804被配置为存储各种类型的数据以支持在装置1800的操作。这些数据的示例包括用于在装置1800上操作的任何应用程序或方法的指令、联系人数据、电话簿数据、消息、图片、视频等。存储器1804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、可编程只读存储器(PROM)、只读存储器(ROM)、磁存储器、快闪存储器、磁盘或光盘。

电力组件1806为装置1800各种组件提供电力。电力组件1806可以包括：电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置1800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件1808包括在所述装置1800和用户之间提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件1808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置1800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和/或后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件1810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1810包括一个麦克风(MIC)，当装置1800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1804或经由通信组件1816发送。在一些实施例中，音频组件1810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口1812为处理组件1802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘、点击轮、按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件1814包括一个或多个传感器，用于为装置1800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1814可以检测到装置1800的打开/关闭状态、组件的相对定位，例如所述组件为装置1800的显示器和小键盘，传感器组件1814还可以检测装置1800或装置1800一个组件的位置改变，用户与装置1800接触的存在或不存在，装置1800方位或加速/减速和装置1800的温度变化。传感器组件1814可以包括接近传感器，被配置为在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1814还可以包括加速度传感器、陀螺仪传感器、磁传感器、压力传感器或温度传感器。

通信组件1816被配置为便于装置1800和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置1800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi、2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件1816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术、超宽带(UWB)技术、蓝牙(BT)技术或其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置1800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1804，上述指令可由装置1800的处理器1820执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由检测装置的处理器执行时，使得能够执行上述检测方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (12)

1.一种检测设备，其特征在于，包括：

雷达模组，用于发射雷达波，并接收基于所述雷达波返回的回波，根据所述雷达波的发射参数和所述回波的接收参数，确定所述雷达波作用范围内检测对象的运动参数；

红外检测模组，用于检测所在检测空间内的红外线变化参数；

处理模组，与所述雷达模组和所述红外检测模组连接，用于根据所述运动参数和所述红外线变化参数，确定所述检测空间内是否有目标对象以及在有目标对象时，确定所述目标对象的状态，得到确定结果。

2.根据权利要求1所述的检测设备，其特征在于，所述雷达模组，包括：

雷达天线阵列，包括：

朝向不同的多个发射天线，用于发射雷达波；

与所述发射天线对应的多个接收天线，用于接收基于所述雷达波返回的回波。

3.根据权利要求2所述的检测设备，其特征在于，所述雷达模组，还包括：

雷达信号处理模块，与所述雷达天线阵列和所述处理模组连接，用于基于所述发射参数及所述接收参数，生成与所述发射参数和所述接收参数匹配的待处理数字信号；

数字信号处理DSP运算模组，与所述雷达信号处理模块和所述处理模组连接，用于根据所述待处理数字信号，确定所述雷达波作用范围内检测对象的运动参数。

4.根据权利要求3所述的检测设备，其特征在于，还包括：

壳体；

电路板，位于所述壳体内；其中，所述红外检测模组、所述雷达信号处理模块、所述DSP运算模组与所述处理模组，均位于所述电路板上；

所述雷达天线阵列，位于所述壳体的内表面或外表面；

所述红外检测模组，包括：红外采集器，所述红外采集器的采集头，朝向所述壳体。

5.根据权利要求1至4任一项所述的检测设备，其特征在于，还包括：

通信模组，与所述处理模组连接，用于所述处理模组与受控设备之间的信息交互。

6.根据权利要求5所述的检测设备，其特征在于，所述通信模组，用于：

将所述检测空间内是否有目标对象及所述目标对象的状态的确定结果，发送给所述受控设备：

或者，

将所述处理模组基于所述确定结果生成的控制指令，发送给所述受控设备。

7.一种检测方法，其特征在于，应用于如权利要求1至6所述的任一项所述的检测设备，所述方法包括：

获取所述检测设备中的雷达模组基于发射雷达波的发射参数和接收回波的接收参数所得到的运动参数；

获取所述检测设备所在的检测空间内的红外线变化参数；

根据所述运动参数和所述红外线变化参数，确定所述检测空间内是否有目标对象以及在有目标对象时，确定所述目标对象的状态，得到确定结果。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述运动参数包括：相对距离、相对角度和相对速度至少之一。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述运动参数和红外线变化参数，确定所述检测空间内是否有目标对象及所述目标对象的状态，得到确定结果，包括：

根据所述相对距离、所述相对角度和所述相对速度，确定所述检测空间内的检测对象的位置信息；

根据所述位置信息和所述位置信息对应的时刻，确定所述检测对象的运动轨迹；

基于所述检测对象的运动轨迹和所述红外线变化参数，确定所述检测空间内是否有目标对象及所述目标对象的状态，得到确定结果。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述检测对象的运动轨迹和所述红外线变化参数，确定所述检测空间内是否有目标对象及所述目标对象的状态，包括：

基于所述红外线变化参数，确定是否有生命体出入所述检测空间；

在确定有生命体出入所述检测空间时，根据所述红外线变化参数与变化阈值的大小关系，确定出入的所述生命体是否为目标对象；

在确定出入的所述生命体为目标对象时，基于各所述检测对象的所述运动轨迹及所述检测空间内是否存在目标对象的历史记录，确定所述检测空间内的目标对象是处于静止状态或者运动状态。

11.一种检测装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现权利要求7至10任一项所述的方法。

12.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由检测装置的处理器执行时，使得所述检测装置能够执行权利要求7至10任一项所述的方法。

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