CN114730006A - 基于超声波的人员检测系统和方法 - Google Patents

基于超声波的人员检测系统和方法 Download PDF

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Abstract

一种基于超声波的人员检测方法。该方法包括以下步骤：(a)从发射器发射超声波信号，该超声波信号包括处于第一频率的分量；(b)接收该超声波信号的反射，接收信号包括频率高于和低于该第一频率的分量；(c)确定包含高于该第一频率的频率的该接收信号的上部与包含低于该第一频率的频率的该接收信号的下部之间的区别；和(d)根据该上部和该下部之间的区别确定是否有人员存在。

Description

基于超声波的人员检测系统和方法
技术领域
本发明涉及一种超声波人员检测系统和方法。
背景技术
诸如协作端点之类的视频会议设备通常具有待机状态，这意味着在设备不使用时处于活动状态。有益的是，待机状态降低了功耗，例如通过关闭不需要的组件(例如监视器)。待机状态的另一个好处是增加了诸如相机传感器、投影仪灯泡等组件的预期寿命。
具有待机状态的设备必须具有将设备置于待机状态并再次唤醒它的方法。例如，以前的视频会议设备在定时器和人员输入法上运行。该设备被编程为在预定的不活动时间(例如10分钟)后进入待机模式，并通过人员输入到控制面板或类似设备来唤醒。然而，这对某些用户来说并不是特别直观，尤其是在控制面板不容易访问或隐藏在视图之外的情况下。
还已知使用人员检测器，其中当设备确定附近没有人员时将设备置于待机模式。在US 9,319,633 B1中公开了一个这样的示例，其中超声波被传输到空间区域中。控制器然后接收反射的超声波，并计算代表无回波接收的超声波信号的估计的误差信号。该控制器然后计算误差信号随时间的功率估计，并基于该功率估计的变化检测人员的存在。
然而，上面讨论的超声波方法的问题是它容易出现误报。上面讨论的系统在相对窄的频率范围内进行检测。然而，不是由发射器产生的瞬态噪声(例如关门声或拍手声)在频率上相对较宽，因此将具有落在检测范围内的分量。这可能会导致误报，其中在设备附近检测到的瞬态噪声(但不表示房间内有人员)会导致设备从待机模式中唤醒。
因此需要一种更稳健的人员检测方法，该方法不太容易出现误报。
发明内容
因此，在第一方面，本发明实施例提供了一种基于超声波的人员检测方法，包括以下步骤：
(a)从发射器发射超声波信号，所述超声波信号包括处于第一频率f0的分量；
(b)接收所述超声波信号的反射，接收信号包括频率高于和低于所述第一频率的分量；
(c)确定包含高于所述第一频率的频率的所述接收信号的上部与包含低于所述第一频率的频率的所述接收信号的下部之间的区别；和
(d)根据所述上部和所述下部之间的区别确定是否有人员存在。
这种方法在检测是否有人员实际存在方面更加稳健，通过减轻由不表示移动的宽带噪声引起的误报。对于可能在f0附近发射超声波信号的其他设备，该方法也更加稳健。此外，该方法不依赖于发射器和接收器在时间上同步。
该方法可以具有以下可选特征中的任意一个或任意组合，只要它们兼容即可。
确定可以基于上频部分和下频部分之间的区别。
所述接收信号的上部可以包含紧邻所述第一频率的较高频率，并且所述接收信号的下部可以包含紧邻所述第一频率的较低频率。
所述方法可以包括将所述接收信号分成多个区间，每个区间表示所述接收信号的频率范围，并且其中所述上部是上频区间，包含所述接收信号中频率高于所述第一频率的部分，并且所述下部是下频区间，包含所述接收信号中频率低于所述第一频率的部分。
所述确定可以是基于所述上频区间的归一化功率估计和所述下频区间的归一化功率估计之间的区别来执行的。归一化因子可以是所述上频区间和所述下频区间的功率估计的总和。归一化可以通过减去所述上频区间和所述下频区间的平均值的估计来执行。
确定人员的存在可以包括确定所述上频区间的归一化功率的logit函数。确定人员的存在可以包括确定所述下频区间的归一化功率的logit函数。确定人员的存在可以包括确定所述上频区间的归一化功率的第一logit函数，以及确定所述下频区间的归一化功率的第二logit函数。
所述logit函数可以采用以下形式：
Figure BDA0003654893720000031
其中，X(t,f0+1)是表示时间为t时的上频区间的系数，X(t,f0-1)是表示时间为t时的下频区间的系数。
步骤(b)至(d)可以以预定的速率重复。(b)至(d)的每次重复可以在接收信号的时间窗口上执行。时间窗口可以在20毫秒左右。
在已经确定有人员存在之后，所述方法还可以包括确定该人员是在朝向或者远离接收器移动的步骤。确定人员是在朝向或者远离接收器移动可以进一步基于用于确定人员是否在朝向接收器移动的第一似然比测试和用于确定人员是否在远离接收器移动的第二似然比测试。可以为每个似然比导出对数似然比，并且可以从相应对数似然比的先前值递归地计算。有利地，这样的对数似然比更易于实现并且可以具有较低的计算复杂度，从而导致计算成本更低的方法。
当已经确定有人员存在时，所述方法可以包括使视频会议设备脱离待机模式。
在一些实施例中，可以有第一接收器和第二接收器，其中第一接收器接收具有频率大于第一频率的分量的超声波信号的反射，并且第二接收器接收具有频率低于第一频率的分量的超声波信号的反射。因此，第一接收器可以接收接收信号的上部，而第二接收器可以接收接收信号的下部。确定接收信号的上部和接收信号的下部之间的区别可以包括确定第一接收器和/或第二接收器是否接收到相应的信号。在两个接收器都接收到信号的情况下，可以确定接收信号是误报。在只有一个接收器接收到信号的情况下，可以确定有人员存在。
第二方面，本发明实施例提供一种人员检测系统，该系统包括：
发射器，被配置为发射包括处于第一频率f0的分量的超声波信号；
一个或多个接收器，被配置为接收所述超声波信号的反射；和
一个或多个处理器，被配置为响应所述接收器接收包括频率高于和低于所述第一频率的分量的接收信号，以：
(a)确定包含高于所述第一频率的频率的所述接收信号的上部与包含低于所述第一频率的频率的所述接收信号的下部之间的区别；和
(b)根据所述上部和所述下部之间的区别确定是否有人员存在。
这种系统在检测是否有人员实际存在方面更加稳健，通过减轻由不表示移动的宽带噪声引起的误报。对于可能在f0附近发射超声波信号的其他设备，该系统也更加稳健。此外，该系统不依赖于发射器和接收器在时间上同步。
该系统可以具有以下可选特征中的任何一个或任何组合，只要它们兼容。
确定可以基于接收信号的上部和接收信号的下部之间的区别。
所述接收信号的上部可以包含紧邻所述第一频率的较高频率，并且所述接收信号的下部可以包含紧邻所述第一频率的较低频率。
所述处理器还可以被配置为将所述接收信号分成多个区间，每个区间表示所述接收信号的频率范围，并且其中所述上部是上频区间，包含所述接收信号中频率高于所述第一频率的部分，并且所述下部是下频区间，包含所述接收信号中频率低于所述第一频率的部分。
所述确定可以是基于所述上频区间的归一化功率估计和所述下频区间的归一化功率估计之间的区别来执行的。归一化因子可以是所述上频区间和所述下频区间的功率估计的总和。
确定人员的存在可以包括确定所述上频区间的归一化功率的logit函数。确定人员的存在可以包括确定所述下频区间的归一化功率的logit函数。确定人员的存在可以包括确定上频区间的归一化功率的第一logit函数，以及确定下频区间的归一化功率的第二logit函数。
所述logit函数可以采用以下形式：
Figure BDA0003654893720000051
其中，X(t,f0+1)是表示时间为t时的上频区间的系数，X(t,f0-1)是表示时间为t时的下频区间的系数。
所述处理器还可以被配置为以预定的速率重复步骤(a)至(b)。(a)至(d)的每次重复可以在接收信号的时间窗口上执行。时间窗口可以在20毫秒左右。
在已经确定有人员存在之后，所述处理器还可以被配置为确定该人员是在朝向或者远离接收器移动的步骤。确定人员是在朝向或者远离接收器移动可以进一步基于用于确定人员是否在朝向接收器移动的第一似然比测试和用于确定人员是否在远离接收器移动的第二似然比测试。可以为每个似然比导出对数似然比，并且可以从相应对数似然比的先前值递归地计算。
当已经确定有人员存在时，所述处理器还可以被配置为使视频会议设备脱离待机模式。
在一些实施例中，可以有第一接收器和第二接收器，其中第一接收器被配置为接收具有频率大于第一频率的分量的超声波信号的反射，并且第二接收器被配置为接收具有频率低于第一频率的分量的超声波信号的反射。因此，第一接收器可以接收接收信号的上部，而第二接收器可以接收接收信号的下部。确定接收信号的上部和接收信号的下部之间的区别可以包括确定第一接收器和/或第二接收器是否接收到相应的信号。在两个接收器都接收到信号的情况下，可以确定接收信号是误报。在只有一个接收器接收到信号的情况下，可以确定有人员存在。
本发明的其他方面提供：一种计算机程序，包括当在计算机上运行时使计算机执行第一方面的方法的代码；一种存储计算机程序的计算机可读介质，该计算机程序包括当在计算机上运行时使计算机执行第一方面的方法的代码；以及被编程为执行第一方面的方法的计算机系统。
上述本发明的方面的可选特征可单独应用或与本发明的任何方面组合应用。
附图说明
现在将参照附图以示例的方式描述本发明的实施例，其中：
图1示出了根据本发明实施例的系统；
图2示出了图1中系统的麦克风附近的空间点的频谱图(时频图)；
图3是根据本发明实施例的方法的流程图；
图4示出了当接收到宽带信号时，|X(t,f0-1)|2，|X(t,f0+1)|2和
Figure BDA0003654893720000061
Figure BDA0003654893720000062
的曲线图；
图5示出了当没有运动发生时L(t)的曲线图以及相应的直方图；
图6示出了当运动发生时，|X(t,f0-1)|2，|X(t,f0+1)|2和L(t)的曲线图；
图7示出了L(t)的曲线图，以及对应的对数似然比和检测阈值的曲线图；和
图8是根据本发明的变体实施例的方法的流程图。
具体实施方式
现在将参考附图讨论本发明的方面和实施例。对于本领域技术人员来说，其他方面和实施例将是显而易见的。
图1示出了包括本发明系统的房间。该系统包括超声波发射器101，其以第一频率f0(也称为音调)发射超声波信号102。在此示例中，f0为22000Hz，但它可以采用任何超声波频率值(例如，至少20kHz且不超过24kHz)。发射器连续发出音调。在此示例中，发射器是也用于视频会议设备的扬声器。该系统还包括接收器103，在该示例中，麦克风也是视频会议设备的一部分。接收器被配置为不仅检测f0处的超声波信号，也检测已经被多普勒频移的信号的反射。该系统还包括一个或多个处理器(未示出)，其被配置为使用从接收器103接收的信号来确定房间中是否存在人员。
当超声波信号在房间中传播时，它会从各种物体和/或界面反射。例如，在从墙壁反射之后，未偏移的反射104，即仍然处于f0的反射，被返回到接收器103。该未偏移的反射被忽略，因为它提供的关于房间内人员的存在(由运动指示)的信息很少。然而，在从朝向接收器103移动的人员105反射之后，上移反射106被返回到接收器。上移反射106具有高于f0的频率。这种上移反射提供了与房间内人员的存在有关的信息，特别是人员正朝向接收器103移动的信息。类似地，在从远离接收器103移动的人员107反射之后，下移反射108被返回到接收器。下移反射108的频率低于f0。该下移反射也提供与房间内的人员的存在相关的信息，特别是人员正在远离接收器103移动的信息。
然而，如前所述，瞬态噪声110(例如由门109砰地关上或(可能来自房间外的)拍手产生的噪声)具有相对较宽的频率范围并且可以包含与上移或下移的分量具有相同或相似频率的分量。这些不源自发射器101的瞬态噪声可以被接收器(或被连接到其的处理器)解释为指示了人员的存在。
图2是接收器附近空间区域的频谱图(时频图)，说明了这一原理。发射器以22000Hz的频率发出音调，因此提供了持续很长时间的窄带信号。在t0，人员以第一速度走向接收器，因此接收器接收到上移信号201。在该示例中，该人员然后增加其朝向接收器的速度，导致接收器接收到进一步上移信号202。然后该人员停下来，并且接收器不再接收到上移信号。在t1，人员远离接收器走开，因此接收器接收到下移信号203。
接下来，在时间t2，接收器接收到瞬态信号204。信号是瞬态的，因为它在“x”轴上的存在有限。然而，瞬态信号包括与上移信号201、进一步上移信号202和下移信号203有相同频率的分量。那么存在连接到接收器的处理器可能将瞬态信号204解释为指示有人员存在的风险。
图3是根据本发明实施例的方法的流程图。在第一步骤301中，以频率f0发射超声波音调。接下来，在步骤302中，将由一个或多个接收器接收到的信号从麦克风帧(即麦克风信号的短时间帧)变换到时频域。这是针对接收信号的短时间窗口或时间帧(例如20ms)执行的，并且使用滤波器组将接收信号变换到频域。这导致描述多个表示为X(t,f)的时频区间的多个系数，其中t是时间帧，并且t＝0,1,2,…，f是频率区间索引，并且f＝0,1,2,…,K-1，其中K是离散傅里叶变换(DFT)大小。滤波器组的设计使得滤波器很清晰(从相邻频率区间几乎没有泄漏)并且具有足够窄的带宽，以便检测缓慢的行走速度，例如65Hz。
接着，在步骤303，计算归一化多普勒频移功率的logit。用f0表示包含被发射的音调的频率(例如22000Hz)的频率区间索引。然后将多普勒频移的归一化功率的logit定义为：
Figure BDA0003654893720000081
其中，|…|表示绝对值，并且
Figure BDA0003654893720000082
是p的logit函数。logit函数的参数，即
Figure BDA0003654893720000083
是高于f0的频率区间的归一化功率估计，并且归一化因子是高于和低于f0的频率区间的功率估计的总和。
这意味着p是一个介于0和1之间的数字，可以被比作概率。然后logit函数转换这个概率，使其可以取±∞之间的值。
在对给定的时间窗口计算了这一点之后，该方法移动到被同时执行的步骤304和307。在步骤304，基于计算的logit更新第一对数似然比，对数似然比0，以指示存在朝向接收器的移动的可能性有多大。同时，在步骤307，基于计算的logit更新第二对数似然比，对数似然比1，以指示存在远离接收器的移动的可能性有多大。
一般而言，似然比没有封闭形式的表达式，因此计算它的计算成本可能很高。然而，由于已发现L(t)的值近似独立且正态分布，因此可以导出对数似然比的简单表达式。
本领域中本身已知类型的对数似然比具有一般表达式：
Figure BDA0003654893720000084
其中
Figure BDA0003654893720000091
是有朝向或远离接收器的运动的可能性，而
Figure BDA0003654893720000092
是没有运动的可能性。例如，参见《CuSum算法-一个小回顾》，Pierre Granjon，其内容通过引用并入本文。
此外，可以使用L(t)的先前值和新值递归地计算对数似然比。对数似然比的初始化可以包括将它们初始化为零，这意味着初始似然比是1。这意味着，在初始化时，运动的可能性与没有运动的可能性相同。用LLR0(t)表示朝向接收器的运动的对数似然比，LLR1(t)表示远离接收器的运动的对数似然比，对数似然比的更新方程可以指定为：
Figure BDA0003654893720000093
Figure BDA0003654893720000094
在这些表达式中，δ是幅度的预期变化，即运动时L(t)的均值与零均值的预期偏差。这是在初始化阶段设置的常数。L(t)的方差表示为var。这要么在初始化阶段设置为固定值，要么在计算L(t)的值时被估计。
一旦使用来自计算的logit的一些或全部信息计算了对数似然比，则在步骤305和308中将每个对数似然比与阈值进行比较。如果似然比之一超过其阈值，则在步骤305和/或308中为“是”，然后可以分别在步骤306和309中确定朝向或远离接收器的运动。
一旦检测到运动，或没有检测到运动(步骤305和308中的“否”)，该方法返回到步骤302以获得新的时间窗口。这样，运动检测方法可以连续运行。在下面讨论的示例中，δ的值被选择为5，并且var是根据L(t)的值估计的。在一个示例中，当已知不存在运动时，在时间窗口中使用L(t)的最大似然估计量来获得var的估计值。当已知没有运动时，最大似然估计可以计算为时间窗口中的t的L(t)2平均值。
上面讨论的logit函数特别适合运动检测，原因有以下三个：(1)瞬态噪音抗扰度；(2)正态分布值；(3)指示运动方向。
首先关于点(1)，图4示出了当接收到瞬态宽带信号时，下频区间|X(t,f0-1)|2、上频区间|X(t,f0+1)|2和
Figure BDA0003654893720000101
的曲线图。
图4中的上图是|X(t,f0-1)|2与时间的曲线图，因此是紧接f0下方的频率区间的功率曲线图。从两个峰值(大约在3秒和5秒)可以看出，这个频率区间封装了瞬态、宽带噪声的分量。图4中的中间图是|X(t,f0+1)|2与时间的曲线图，因此是紧接f0上方频率区间的功率曲线图。同样，在大约3秒和5秒时可以看到两个峰值。然后可以确定瞬态、宽带信号大致相等地添加到信号的上部和下部。
因此，如图4中的下图所示，该图是L(t)的图，信号上部和下部的大致相等的贡献被L(t)中的比率抵消，因此logit函数对瞬态、宽带、噪声或信号具有噪音抗扰度。
接着关于点(2)，即正态分布值，图5示出了L(t)的曲线图以及没有发生运动时的相应直方图。如果没有运动，因此没有多普勒频移，则t＝0,1,2,…的L(t)的值遵循类似于正态分布的分布。这已通过实验验证，其结果显示在图5中下部的直方图中。还可以预期L(t)的值几乎彼此独立。如上所述，由于这些值彼此独立且呈正态分布，因此可以导出对数似然比的简单表达式。
接下来，关于点(3)的运动检测，图6示出了当运动发生时|X(t,f0-1)|2，|X(t,f0+1)|2和L(t)的曲线图。如前所述，L(t)，t＝1,2,…的值包含有关运动方向的信息。在没有运动的情况下，L(t)接近于零。当有朝向接收器的运动时，L(t)通常为正值，例如高于零的几分贝。相反，当有远离接收器的运动时，L(t)通常为负值，例如低于零的几分贝。图6中的上图是包含f0的频率下方的频率区间的曲线图，通过增加幅度显示了6到10秒之间人员远离接收器走开。图6中的中图是包含f0的频率区间上方的频率区间的曲线图，通过增加幅度显示了在4到6秒之间人员在走向接收器。图6中的下图是logit函数L(t)的曲线图，显示该函数在4到6秒之间取正值，在6到10秒之间取负值，这表明L(t)可用于确定相对于接收器的运动方向。
图7示出了L(t)的曲线图，以及相应的对数似然比和检测阈值的曲线图。图7中的上图是L(t)，对应于图6中的下图。图7中的下图是对数似然比和检测阈值的曲线图，用于检测是否存在朝向或远离接收器的运动。线701显示了上面讨论的LLR0(t)的值，线702显示了上面讨论的LLR1(t)的值。虚线703是阈值，在本示例中取值为100。
可以看出，线701在4到5秒之间上升到阈值703以上，并指示存在朝向接收器的运动。在大约7秒时，线702上升到阈值703以上，而线701下降到阈值以下，并指示存在远离接收器的运动。
图8是根据本发明实施例的变体方法的流程图。在图8与图3中示出的流程图共享特征的情况下，相同的特征由相同的附图标记表示。与图3示出的方法相比，图8的方法利用了两个logit函数。第一logit函数L1(t)被调整为更好地检测朝向视频系统的运动，第二logit函数L2(t)被调整为更好地检测远离视频系统的运动。
可以根据以下观察改进针对图3讨论的logit函数。在向房间中的视频会议设备移动期间，来自移动对象的反射将导致更高的接收频率。然而，在被视频会议设备中的接收器接收之前，反射撞击后壁，然后是移动对象，然后又是后壁，将具有较低的接收频率。值得注意的是，接收频率构成了多普勒频移的范围。随着朝向视频会议设备的运动，这些多普勒频移中的大多数将具有较高频率，但有些将具有较低频率。
因此，L1(t)可以表述为：
Figure BDA0003654893720000111
即用X(t,f0-3)替换L(t)中的X(t,f0-1)。这导致用于检测朝向视频会议设备的运动的更稳健的信号，因为在正常步行速度下，接收到的多普勒频移低至f0-3很少。此外，噪音抗扰度仍然很好，因为宽带噪声(例如关门声或拍手声)在两个频率区间f0-3和f0+1中具有非常相似的能量。然而，当运动被引导远离视频会议设备时，logit函数L1(t)表现不佳。因此，采用了第二logit函数L2(t)，其公式为：
Figure BDA0003654893720000121
这在并行执行的两个logit函数的步骤303a至309a和303b至309b中示出。
尽管已经结合上述示例性实施例描述了本发明，但是当给出本公开时，对于本领域技术人员来说，许多等效修改和变化将是显而易见的。因此，以上阐述的本发明的示例性实施例被认为是说明性的而不是限制性的。在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对所描述的实施例进行各种改变。

Claims (25)

1.一种基于超声波的人员检测方法，包括以下步骤：
(a)从发射器发射超声波信号，所述超声波信号包括处于第一频率f0的分量；
(b)接收所述超声波信号的反射，接收信号包括频率高于和低于所述第一频率的分量；
(c)确定包含高于所述第一频率的频率的所述接收信号的上部与包含低于所述第一频率的频率的所述接收信号的下部之间的区别；和
(d)根据所述上部和所述下部之间的区别确定是否有人员存在。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定基于上频部分和下频部分之间的区别。
3.如任一前述权利要求所述的方法，其特征在于，所述接收信号的上部包含紧邻所述第一频率的较高频率，并且所述接收信号的下部包含紧邻所述第一频率的较低频率。
4.如权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法包括将所述接收信号分成多个区间，每个区间表示所述接收信号的频率范围，并且其特征在于，所述上部是上频区间，包含所述接收信号中频率高于所述第一频率的部分，并且所述下部是下频区间，包含所述接收信号中频率低于所述第一频率的部分。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定是基于所述上频区间的归一化功率估计和所述下频区间的归一化功率估计之间的区别来执行的。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，归一化因子是所述上频区间和所述下频区间的功率估计的总和。
7.如权利要求4-6中任一项所述的方法，其特征在于，确定人员的存在包括确定所述上频区间的归一化功率的logit函数。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述logit函数采用以下形式：
Figure FDA0003654893710000021
其中，X(t,f0+1)是表示时间为t时的上频区间的系数，X(t,f0-1)是表示时间为t时的下频区间的系数。
9.如任一前述权利要求所述的方法，其特征在于，步骤(b)至(d)以预定速率重复。
10.如任一前述权利要求所述的方法，还包括步骤：在确定有人员存在之后，确定所述人员是在朝向或者远离接收器移动。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，确定所述人员是在朝向或者远离所述接收器移动还基于第一似然比检验，用于确定所述人员是否在朝向所述接收器移动；以及第二似然比检验，用于确定所述人员是否在远离所述接收器移动。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，为每个似然比导出对数似然比，并且从相应对数似然比的先前值递归地计算。
13.如任一前述权利要求所述的方法，其特征在于，当已经确定有人员存在时，所述方法包括使视频会议设备脱离待机模式。
14.一种人员检测系统，所述系统包括：
发射器，被配置为发射包括处于第一频率f0的分量的超声波信号；
一个或多个接收器，被配置为接收所述超声波信号的反射；和
一个或多个处理器，被配置为响应所述接收器接收包括频率高于和低于所述第一频率的分量的接收信号，以：
(a)确定包含高于所述第一频率的频率的所述接收信号的上部与包含低于所述第一频率的频率的所述接收信号的下部之间的区别；和
(b)根据所述上部和所述下部之间的区别确定是否有人员存在。
15.如权利要求14所述的系统，其特征在于，确定基于所述接收信号的上部和所述接收信号的下部之间的区别。
16.如权利要求14或15所述的系统，其特征在于，所述接收信号的上部包含紧邻所述第一频率的较高频率，并且所述接收信号的下部包含紧邻所述第一频率的较低频率。
17.如权利要求14-16中任一项所述的方法，其特征在于，所述处理器还被配置为将所述接收信号分成多个区间，每个区间表示所述接收信号的频率范围，并且其特征在于，所述上部是上频区间，包含所述接收信号中频率高于所述第一频率的部分，并且所述下部是下频区间，包含所述接收信号中频率低于所述第一频率的部分。
18.如权利要求17所述的系统，其特征在于，所述确定是基于所述上频区间的归一化功率估计和所述下频区间的归一化功率估计之间的区别来执行的。
19.如权利要求18所述的系统，其特征在于，归一化因子是所述上频区间和所述下频区间的功率估计的总和。
20.如权利要求17-19中任一项所述的系统，其特征在于，确定人员的存在包括确定所述上频区间的归一化功率的logit函数。
21.如权利要求20所述的系统，其特征在于，所述logit函数采用以下形式：
Figure FDA0003654893710000031
其中，X(t,f0+1)是表示时间为t时的上频区间的系数，X(t,f0-1)是表示时间为t时的下频区间的系数。
22.如权利要求14-21中任一项所述的系统，其特征在于，所述处理器还被配置为以预定速率重复步骤(a)至(b)。
23.如权利要求14-22中任一项所述的系统，其特征在于，所述处理器还被配置为在确定有人员存在之后，确定所述人员是在朝向或者远离所述接收器移动。
24.如权利要求23所述的系统，其特征在于，确定所述人员是在朝向或者远离所述接收器移动还基于第一似然比检验，用于确定所述人员是否在朝向所述接收器移动；以及第二似然比检验，用于确定所述人员是否在远离所述接收器移动。
25.如权利要求14-24中任一项所述的系统，其特征在于，当已经确定有人员存在时，所述处理器被配置为使视频会议设备脱离待机模式。
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