CN113450521A - 入侵者的监测方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种入侵者的监测方法、装置、电子设备和存储介质,涉及智能监测技术领域,该方法包括:获取多帧第一超声波信号,每帧第一超声波信号为扬声器发射的第二超声波信号经环境反射后的信号,根据每帧第一超声波信号和第二超声波信号,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量,根据声学特征向量,确定环境中是否存在入侵者。本公开利用超声波信号对应的声学特征向量,来确定环境中是否存在入侵者,可以实现无死角地对所处环境空间进行监测,并且,不需要配备独立的超声波测距硬件,降低了对入侵者进行监测的成本。
Description
技术领域
本公开涉及智能监测技术领域,尤其涉及一种入侵者的监测方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
随着现代生活节奏的加快,许多家庭经常处于无人看守状态。为了确保个人安全和财产安全,会通过在房间中安装摄像头的方式来监测是否有入侵者入侵。但是,摄像头的成本较高,并且,摄像头监测存在死角,同时容易被不法分子劫持导致用户隐私的泄露。
相关技术中,主要是基于超声波测距的方式,通过超声波的飞行时间,来监测是否有入侵者入侵。然而,采用这种方式,只能测出单个位置上是否有入侵者,当入侵者不在超声波的传播路径上时,则无法监测到入侵者。并且,采用超声波测距的方式,需要配备独立的超声波测距硬件,增大了监测的成本。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题,本公开提供一种入侵者的监测方法、装置、电子设备和存储介质。
根据本公开实施例的第一方面,提供一种入侵者的监测方法,所述方法包括:
获取多帧第一超声波信号,每帧所述第一超声波信号为扬声器发射的第二超声波信号经环境反射后的信号;
根据每帧所述第一超声波信号和所述第二超声波信号,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量;
根据所述声学特征向量,确定所述环境中是否存在入侵者。
可选地,所述根据所述声学特征向量,确定所述环境中是否存在入侵者,包括:
根据每帧所述第一超声波信号对应的声学特征向量,利用预设的递归跟踪算法,确定该帧第一超声波信号对应的稳态特征向量;所述稳态特征向量用于表征在所述环境中不存在所述入侵者时所述第一超声波信号对应的声学特征向量;
将每帧所述第一超声波信号对应的声学特征向量与该帧第一超声波信号对应的稳态特征向量的差值,作为该帧第一超声波信号对应的扰动特征向量;
根据每帧所述第一超声波信号对应的扰动特征向量,确定所述环境中是否存在所述入侵者。
可选地,所述根据每帧所述第一超声波信号对应的扰动特征向量,确定所述环境中是否存在所述入侵者,包括:
根据每帧所述第一超声波信号对应的扰动特征向量,确定该帧第一超声波信号对应的扰动方差;
根据每帧所述第一超声波信号对应的扰动方差,利用所述递归跟踪算法,确定该帧第一超声波信号对应的基准方差;
根据每帧所述第一超声波信号对应的扰动方差和该帧第一超声波信号对应的基准方差,确定所述环境中是否存在所述入侵者。
可选地,所述根据每帧所述第一超声波信号对应的扰动方差和该帧第一超声波信号对应的基准方差,确定所述环境中是否存在所述入侵者,包括:
将每帧所述第一超声波信号对应的扰动方差和该帧第一超声波信号对应的基准方差的比值,作为该帧第一超声波信号对应的扰动比值;
根据所述扰动比值,确定所述环境中是否存在所述入侵者。
可选地,所述根据所述扰动比值,确定所述环境中是否存在所述入侵者,包括:
根据所述扰动比值,确定目标超声波信号,所述目标超声波信号为对应扰动比值大于预设比值的第一超声波信号;
在所述目标超声波信号连续出现的帧数大于预设阈值的情况下,确定所述环境中存在所述入侵者。
可选地,所述第二超声波信号为对预设基带信号进行调制后得到的,所述根据每帧所述第一超声波信号和所述第二超声波信号,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量,包括:
确定每帧所述第一超声波信号对应的目标基带信号;
根据每帧所述第一超声波信号对应的目标基带信号和所述预设基带信号,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量。
可选地,所述确定每帧所述第一超声波信号对应的目标基带信号,包括:
对每帧所述第一超声波信号进行滤波处理,得到处理后的每帧第一超声波信号;
对所述处理后的每帧第一超声波信号进行解调,得到所述目标基带信号。
根据本公开实施例的第二方面,提供一种入侵者的监测装置,所述装置包括:
获取模块,被配置为获取多帧第一超声波信号,每帧所述第一超声波信号为扬声器发射的第二超声波信号经环境反射后的信号;
向量确定模块,被配置为根据每帧所述第一超声波信号和所述第二超声波信号,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量;
异常确定模块,被配置为根据所述声学特征向量,确定所述环境中是否存在入侵者。
可选地,所述异常确定模块包括:
处理子模块,被配置为根据每帧所述第一超声波信号对应的声学特征向量,利用预设的递归跟踪算法,确定该帧第一超声波信号对应的稳态特征向量;所述稳态特征向量用于表征在所述环境中不存在所述入侵者时所述第一超声波信号对应的声学特征向量;
第一确定子模块,被配置为将每帧所述第一超声波信号对应的声学特征向量与该帧第一超声波信号对应的稳态特征向量的差值,作为该帧第一超声波信号对应的扰动特征向量;
所述第一确定子模块,还被配置为根据每帧所述第一超声波信号对应的扰动特征向量,确定所述环境中是否存在所述入侵者。
可选地,所述第一确定子模块被配置为:
根据每帧所述第一超声波信号对应的扰动特征向量,确定该帧第一超声波信号对应的扰动方差;
根据每帧所述第一超声波信号对应的扰动方差,利用所述递归跟踪算法,确定该帧第一超声波信号对应的基准方差;
根据每帧所述第一超声波信号对应的扰动方差和该帧第一超声波信号对应的基准方差,确定所述环境中是否存在所述入侵者。
可选地,所述第一确定子模块被配置为:
将每帧所述第一超声波信号对应的扰动方差和该帧第一超声波信号对应的基准方差的比值,作为该帧第一超声波信号对应的扰动比值;
根据所述扰动比值,确定所述环境中是否存在所述入侵者。
可选地,所述第一确定子模块被配置为:
根据所述扰动比值,确定目标超声波信号,所述目标超声波信号为对应扰动比值大于预设比值的第一超声波信号;
在所述目标超声波信号连续出现的帧数大于预设阈值的情况下,确定所述环境中存在所述入侵者。
可选地,所述第二超声波信号为对预设基带信号进行调制后得到的,所述向量确定模块包括:
第二确定子模块,被配置为确定每帧所述第一超声波信号对应的目标基带信号;
第三确定子模块,被配置为根据每帧所述第一超声波信号对应的目标基带信号和所述预设基带信号,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量。
可选地,所述第二确定子模块被配置为:
对每帧所述第一超声波信号进行滤波处理,得到处理后的每帧第一超声波信号;
对所述处理后的每帧第一超声波信号进行解调,得到所述目标基带信号。
根据本公开实施例的第三方面,提供一种电子设备,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本公开第一方面所提供的入侵者的监测方法的步骤。
根据本公开实施例的第四方面,提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,该程序指令被处理器执行时实现本公开第一方面所提供的入侵者的监测方法的步骤。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:本公开首先获取多帧第一超声波信号,并根据每帧第一超声波信号和第二超声波信号,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量,其中,每帧第一超声波信号为扬声器发射的第二超声波信号经环境反射后的信号,然后根据声学特征向量,确定环境中是否存在入侵者。本公开利用超声波信号对应的声学特征向量,来确定环境中是否存在入侵者,可以实现无死角地对所处环境空间进行监测,并且,不需要配备独立的超声波测距硬件,降低了对入侵者进行监测的成本。
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,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种入侵者的监测方法的流程图。
图2是根据图1所示实施例示出的一种步骤103的流程图。
图3是根据图1所示实施例示出的一种步骤102的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种预设基带信号的示意图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种入侵者的监测装置的框图。
图6是根据图5所示实施例示出的一种异常确定模块的框图。
图7是根据图5所示实施例示出的一种向量确定模块的框图。
图8是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
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。
在介绍本公开提供的入侵者的监测方法、装置、电子设备和存储介质之前,首先对本公开各个实施例所涉及应用场景进行介绍。该入侵者的监测方法可以应用在对处于无人看守状态的空间中的入侵者进行监测的场景,该场景中设置有终端设备,该终端设备可以包括控制器、超声波发生器和声音采集器。其中,该控制器可以是例如可以是MCU(英文:Microcontroller Unit,中文:微控制单元),CPU(英文:Central Processing Unit,中文:中央处理器)等具有控制功能的处理器,该终端例如可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑和智能音箱等移动终端,也可以是台式计算机、智能电视等固定终端。超声波发生器例如可以采用专业的超声波发生器,也可以采用普通的扬声器发出,声音采集器例如可以采用专业的声音采集器,也可以采用普通的麦克风进行声音采集。以下以超声波发生器采用扬声器,声音采集器采用麦克风为例对本公开进行详细说明。
图1是根据一示例性实施例示出的一种入侵者的监测方法的流程图。如图1所示,该方法可以包括以下步骤:
在步骤101中,获取多帧第一超声波信号。
其中,每帧第一超声波信号为扬声器发射的第二超声波信号经环境反射后的信号。
示例地,当有人在某一空间内运动时,会对该空间内的超声场造成相应的扰动,因此,可以基于环境中出现的超声扰动,来实现对入侵者的监测。具体地,首先可以由终端设备中的控制器对预设基带信号进行调制,得到第二超声波信号,并控制扬声器向其所处环境中持续循环地发射第二超声波信号。之后可以由麦克风从采集到的环境声音中,获取第二超声波信号经环境反射后的多帧第一超声波信号。
在步骤102中,根据每帧第一超声波信号和第二超声波信号,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量。
在本步骤中,麦克风在获取到多帧第一超声波信号后,可以将多帧第一超声波信号发送给控制器,并由控制器对每帧第一超声波信号进行解调,得到每帧第一超声波信号对应的目标基带信号。然后,控制器可以根据每帧第一超声波信号对应的目标基带信号以及预设基带信号,确定每帧第一超声波信号对应的声学特征向量。其中,声学特征向量用于表征当前环境的声学特性,例如声学特征向量可以为CIR(英文:Channel ImpulseResponse,中文:信道脉冲响应)向量。
在步骤103中,根据声学特征向量,确定环境中是否存在入侵者。
举例来说,当没有人运动时,不存在超声扰动,相当于环境处于稳态,此时声学特征向量可以认为是稳定不变的,而当有人运动时,声学特征向量会产生相应的变化。也就是说,只要有人出现,必定会对声学特征向量造成扰动。因此,可以利用声学特征向量是否产生变化(即是否存在超声扰动)来监测是否有入侵者入侵。具体地,首先可以由控制器利用每帧第一超声波信号对应的声学特征向量,计算在环境处于稳态时每帧第一超声波信号对应的稳态特征向量,并根据每帧第一超声波信号对应的声学特征向量与该帧第一超声波信号对应的稳态特征向量的差值(即该帧第一超声波信号对应的声学特征向量,相对于稳态特征向量产生的变化),来确定环境中是否存在入侵者。
需要说明的是,在对处于无人看守状态的室内房间进行入侵者监测时,为了降低监测的使用成本,可以使用室内房间已有的终端设备来进行检测(此时终端设备所处的环境为室内房间),例如,终端设备可以使用智能音箱、智能电视等室内常见的设备。终端设备中还可以设置有通信模块,在确定环境中存在入侵者时,控制器可以通过通信模块,向与终端设备关联的目标终端设备发送提示信息,以提示目标终端设备的使用者环境中存在入侵者。目标终端设备的使用者收到消息后可以及时地做出响应(例如,调用摄像头查看、报警等),从而确保财产安全。
综上所述,本公开首先获取多帧第一超声波信号,并根据每帧第一超声波信号和第二超声波信号,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量,其中,每帧第一超声波信号为扬声器发射的第二超声波信号经环境反射后的信号,然后根据声学特征向量,确定环境中是否存在入侵者。本公开利用超声波信号对应的声学特征向量,来确定环境中是否存在入侵者,可以实现无死角地对所处环境空间进行监测,并且,不需要配备独立的超声波测距硬件,降低了对入侵者进行监测的成本。
图2是根据图1所示实施例示出的一种步骤103的流程图。如图2所示,步骤103可以包括:
步骤1031,根据每帧第一超声波信号对应的声学特征向量,利用预设的递归跟踪算法,确定该帧第一超声波信号对应的稳态特征向量。
其中,稳态特征向量用于表征在环境中不存在入侵者时第一超声波信号对应的声学特征向量。
举例来说,控制器可以根据每帧第一超声波信号对应的声学特征向量,利用递归跟踪算法,确定每帧第一超声波信号对应的稳态特征向量。其中,稳态特征向量可以表示为:hstatic(i)=k1*hstatic(i-1)+k2*h(i),hstatic(i)为第i帧第一超声波信号对应的稳态特征向量,h(i)为第i帧第一超声波信号对应的声学特征向量,k1、k2为根据经验设置的比例系数,例如,k1可以设置为0.985,k2可以设置为0.015。稳态特征向量可以理解为在环境处于稳态时(即不存在入侵者时),每帧第一超声波信号所应该对应的声学特征向量。
步骤1032,将每帧第一超声波信号对应的声学特征向量与该帧第一超声波信号对应的稳态特征向量的差值,作为该帧第一超声波信号对应的扰动特征向量。
示例地,控制器在确定每帧第一超声波信号对应的稳态特征向量后,可以将每帧第一超声波信号对应的声学特征向量与该帧第一超声波信号对应的稳态特征向量的差值,作为该帧第一超声波信号对应的扰动特征向量。其中,扰动特征向量可以表示为:dCIR(i)=h(i)-hstatic(i),dCIR(i)为第i帧第一超声波信号对应的扰动特征向量。扰动特征向量用于表示声学特征相对于稳态特征向量产生的变化,在没有入侵者入侵时,dCIR(i)应该趋近于0,在有入侵者入侵时,会扰乱当前的超声波传递路径,引起dCIR(i)变动。
步骤1033,根据每帧第一超声波信号对应的扰动特征向量,确定环境中是否存在入侵者。
在本步骤中,控制器可以根据每帧第一超声波信号对应的扰动特征向量,确定该帧第一超声波信号对应的扰动方差,并根据每帧第一超声波信号对应的扰动方差,利用递归跟踪算法,确定该帧第一超声波信号对应的基准方差。在没有入侵者入侵时基准方差可以表示为:v0(i)=k1*v0(i-1)+k2*vi,在有入侵者入侵时基准方差可以表示为:v0(i)=v0(i-1),其中,v0(i)为第i帧第一超声波信号对应的基准方差,vi为第i帧第一超声波信号对应的扰动方差。然后,控制器可以根据每帧第一超声波信号对应的扰动方差和该帧第一超声波信号对应的基准方差,确定环境中是否存在入侵者。
在一种场景中,根据每帧第一超声波信号对应的扰动方差和该帧第一超声波信号对应的基准方差,确定环境中是否存在入侵者,可以通过以下方式实现:
步骤1),将每帧第一超声波信号对应的扰动方差和该帧第一超声波信号对应的基准方差的比值,作为该帧第一超声波信号对应的扰动比值。
步骤2),根据扰动比值,确定环境中是否存在入侵者。
举例来说,控制器可以将每帧第一超声波信号对应的扰动方差和该帧第一超声波信号对应的基准方差的比值,作为该帧第一超声波信号对应的扰动比值。其中,扰动比值可以表示为:vratio(i)=vi/v0(i),vratio(i)为第i帧第一超声波信号对应的扰动比值。在没有入侵者入侵时,vratio(i)应当稳定的接近1。然后,控制器可以根据扰动比值,确定目标超声波信号,其中,目标超声波信号为对应扰动比值大于预设比值(预设比值例如可以是3)的第一超声波信号。最后控制器可以在目标超声波信号连续出现的帧数大于预设阈值的情况下,确定环境中存在入侵者,否则确定环境中不存在入侵者。判断目标超声波信号连续出现的帧数大于预设阈值,实际上是在判断是否存在vratio大于预设阈值,且持续一段时间(如1分钟)的情况,若有,则判断环境中存在入侵者。
图3是根据图1所示实施例示出的一种步骤102的流程图。如图3所示,第二超声波信号为对预设基带信号进行调制后得到的,步骤102可以包括以下步骤:
步骤1021,确定每帧第一超声波信号对应的目标基带信号。
示例地,在终端设备中的控制器对预设基带信号进行调制的过程中,在预设基带信号为图4所示的信号的情况下,此时预设基带信号包含320个非零点和160个零点,那么控制器得到的每帧第一超声波信号对应的目标基带信号也包含320个非零点和160个零点。
麦克风在获取到多帧第一超声波信号后,可以对每帧第一超声波信号进行滤波处理,以避免除超声频段外其他频率成分的干扰,得到处理后的每帧第一超声波信号。例如,麦克风可以通过带通滤波器来对第一超声波信号进行滤波处理。然后,麦克风可以将处理后的每帧第一超声波信号发送给控制器,由控制器对处理后的每帧第一超声波信号进行解调,得到目标基带信号。
步骤1022,根据每帧第一超声波信号对应的目标基带信号和预设基带信号,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量。
根据上述关系可以得出计算声学特征向量的算式为:h=(STS)-1SR。因此,在控制器确定每帧第一超声波信号对应的目标基带信号后,可以根据每帧第一超声波信号对应的目标基带信号和预设基带信号,利用该算式,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量。
综上所述,本公开首先获取多帧第一超声波信号,并根据每帧第一超声波信号和第二超声波信号,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量,其中,每帧第一超声波信号为扬声器发射的第二超声波信号经环境反射后的信号,然后根据声学特征向量,确定环境中是否存在入侵者。本公开利用超声波信号对应的声学特征向量,来确定环境中是否存在入侵者,可以实现无死角地对所处环境空间进行监测,并且,不需要配备独立的超声波测距硬件,降低了对入侵者进行监测的成本。
图5是根据一示例性实施例示出的一种入侵者的监测装置的框图。如图5所示,该装置200包括获取模块201,向量确定模块202和异常确定模块203。
获取模块201,被配置为获取多帧第一超声波信号,每帧第一超声波信号为扬声器发射的第二超声波信号经环境反射后的信号。
向量确定模块202,被配置为根据每帧第一超声波信号和第二超声波信号,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量。
异常确定模块203,被配置为根据声学特征向量,确定环境中是否存在入侵者。
图6是根据图5所示实施例示出的一种异常确定模块的框图。如图6所示,异常确定模块203包括:
处理子模块2031,被配置为根据每帧第一超声波信号对应的声学特征向量,利用预设的递归跟踪算法,确定该帧第一超声波信号对应的稳态特征向量。其中,稳态特征向量用于表征在环境中不存在入侵者时第一超声波信号对应的声学特征向量。
第一确定子模块2032,被配置为将每帧第一超声波信号对应的声学特征向量与该帧第一超声波信号对应的稳态特征向量的差值,作为该帧第一超声波信号对应的扰动特征向量。
第一确定子模块2032,还被配置为根据每帧第一超声波信号对应的扰动特征向量,确定环境中是否存在入侵者。
可选地,第一确定子模块2032被配置为:
根据每帧第一超声波信号对应的扰动特征向量,确定该帧第一超声波信号对应的扰动方差。
根据每帧第一超声波信号对应的扰动方差,利用递归跟踪算法,确定该帧第一超声波信号对应的基准方差。
根据每帧第一超声波信号对应的扰动方差和该帧第一超声波信号对应的基准方差,确定环境中是否存在入侵者。
可选地,第一确定子模块2032被配置为:
将每帧第一超声波信号对应的扰动方差和该帧第一超声波信号对应的基准方差的比值,作为该帧第一超声波信号对应的扰动比值。
根据扰动比值,确定环境中是否存在入侵者。
可选地,第一确定子模块2032被配置为:
根据扰动比值,确定目标超声波信号,目标超声波信号为对应扰动比值大于预设比值的第一超声波信号。
在目标超声波信号连续出现的帧数大于预设阈值的情况下,确定环境中存在入侵者。
图7是根据图5所示实施例示出的一种向量确定模块的框图。如图7所示,第二超声波信号为对预设基带信号进行调制后得到的,向量确定模块202包括:
第二确定子模块2021,被配置为确定每帧第一超声波信号对应的目标基带信号。
第三确定子模块2022,被配置为根据每帧第一超声波信号对应的目标基带信号和预设基带信号,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量。
可选地,第二确定子模块2021被配置为:
对每帧第一超声波信号进行滤波处理,得到处理后的每帧第一超声波信号。
对处理后的每帧第一超声波信号进行解调,得到目标基带信号。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
综上所述,本公开首先获取多帧第一超声波信号,并根据每帧第一超声波信号和第二超声波信号,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量,其中,每帧第一超声波信号为扬声器发射的第二超声波信号经环境反射后的信号,然后根据声学特征向量,确定环境中是否存在入侵者。本公开利用超声波信号对应的声学特征向量,来确定环境中是否存在入侵者,可以实现无死角地对所处环境空间进行监测,并且,不需要配备独立的超声波测距硬件,降低了对入侵者进行监测的成本。
本公开还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,该程序指令被处理器执行时实现本公开提供的入侵者的监测方法的步骤。
图8是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。例如,电子设备300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8,电子设备300可以包括以下一个或多个组件:处理组件302,存储器304,电力组件306,多媒体组件308,音频组件310,输入/输出(I/O)的接口312,传感器组件314,以及通信组件316。
处理组件302通常控制电子设备300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302可以包括一个或多个处理器320来执行指令,以完成上述的入侵者的监测方法的全部或部分步骤。此外,处理组件302可以包括一个或多个模块,便于处理组件302和其他组件之间的交互。例如,处理组件302可以包括多媒体模块,以方便多媒体组件308和处理组件302之间的交互。
存储器304被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备300的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备300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304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306为电子设备300的各种组件提供电力。电力组件306可以包括电源管理系统,一个或多个电源,及其他与为电子设备300生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件308包括在所述电子设备300和用户之间的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308包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备300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310被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件310包括一个麦克风(MIC),当电子设备300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304或经由通信组件316发送。在一些实施例中,音频组件310还包括一个扬声器,用于输出音频信号。
I/O接口312为处理组件302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314包括一个或多个传感器,用于为电子设备300提供各个方面的状态评估。例如,传感器组件314可以检测到电子设备300的打开/关闭状态,组件的相对定位,例如所述组件为电子设备300的显示器和小键盘,传感器组件314还可以检测电子设备300或电子设备300一个组件的位置改变,用户与电子设备300接触的存在或不存在,电子设备300方位或加速/减速和电子设备300的温度变化。传感器组件314可以包括接近传感器,被配置用来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314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314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316被配置为便于电子设备300和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备300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316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316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)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中,电子设备300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,用于执行上述的入侵者的监测方法。
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304,上述指令可由电子设备300的处理器320执行以完成上述的入侵者的监测方法。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。
在另一示例性实施例中,还提供一种计算机程序产品,该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序,该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的入侵者的监测方法的代码部分。
本领域技术人员在考虑说明书及实践本公开后,将容易想到本公开的其它实施方案。本申请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下面的权利要求指出。
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 (10)
1.一种入侵者的监测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取多帧第一超声波信号,每帧所述第一超声波信号为扬声器发射的第二超声波信号经环境反射后的信号;
根据每帧所述第一超声波信号和所述第二超声波信号,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量;
根据所述声学特征向量,确定所述环境中是否存在入侵者。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述声学特征向量,确定所述环境中是否存在入侵者,包括:
根据每帧所述第一超声波信号对应的声学特征向量,利用预设的递归跟踪算法,确定该帧第一超声波信号对应的稳态特征向量;所述稳态特征向量用于表征在所述环境中不存在所述入侵者时所述第一超声波信号对应的声学特征向量;
将每帧所述第一超声波信号对应的声学特征向量与该帧第一超声波信号对应的稳态特征向量的差值,作为该帧第一超声波信号对应的扰动特征向量;
根据每帧所述第一超声波信号对应的扰动特征向量,确定所述环境中是否存在所述入侵者。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据每帧所述第一超声波信号对应的扰动特征向量,确定所述环境中是否存在所述入侵者,包括:
根据每帧所述第一超声波信号对应的扰动特征向量,确定该帧第一超声波信号对应的扰动方差;
根据每帧所述第一超声波信号对应的扰动方差,利用所述递归跟踪算法,确定该帧第一超声波信号对应的基准方差;
根据每帧所述第一超声波信号对应的扰动方差和该帧第一超声波信号对应的基准方差,确定所述环境中是否存在所述入侵者。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据每帧所述第一超声波信号对应的扰动方差和该帧第一超声波信号对应的基准方差,确定所述环境中是否存在所述入侵者,包括:
将每帧所述第一超声波信号对应的扰动方差和该帧第一超声波信号对应的基准方差的比值,作为该帧第一超声波信号对应的扰动比值;
根据所述扰动比值,确定所述环境中是否存在所述入侵者。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述扰动比值,确定所述环境中是否存在所述入侵者,包括:
根据所述扰动比值,确定目标超声波信号,所述目标超声波信号为对应扰动比值大于预设比值的第一超声波信号;
在所述目标超声波信号连续出现的帧数大于预设阈值的情况下,确定所述环境中存在所述入侵者。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第二超声波信号为对预设基带信号进行调制后得到的,所述根据每帧所述第一超声波信号和所述第二超声波信号,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量,包括:
确定每帧所述第一超声波信号对应的目标基带信号;
根据每帧所述第一超声波信号对应的目标基带信号和所述预设基带信号,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述确定每帧所述第一超声波信号对应的目标基带信号,包括:
对每帧所述第一超声波信号进行滤波处理,得到处理后的每帧第一超声波信号;
对所述处理后的每帧第一超声波信号进行解调,得到所述目标基带信号。
8.一种入侵者的监测装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,被配置为获取多帧第一超声波信号,每帧所述第一超声波信号为扬声器发射的第二超声波信号经环境反射后的信号;
向量确定模块,被配置为根据每帧所述第一超声波信号和所述第二超声波信号,确定该帧第一超声波信号对应的声学特征向量;
异常确定模块,被配置为根据所述声学特征向量,确定所述环境中是否存在入侵者。
9.一种电子设备,其特征在于,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权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,其特征在于,该程序指令被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
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- 2021-06-29 CN CN202110729417.1A patent/CN113450521B/zh active Active
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