CN116266414A - 人体活动检测方法、装置、可读存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及人体感应技术领域，具体涉及一种人体活动检测方法、装置、可读存储介质及电子设备。本发明提供的人体活动检测方法、装置及电子设备，通过控制芯片的软件部分将传感器接收到的感应信号转换为数字信号，并即时判断出当前是否存在人体活动，优化了控制芯片的外部电路部分，不需要额外的整容滤波电路和模数转换电路，大幅降低了硬件成本。

Description

人体活动检测方法、装置、可读存储介质及电子设备

技术领域

本发明涉及人体检测技术领域，具体涉及一种人体活动检测方法、装置、可读存储介质及电子设备。

背景技术

目前的人体感应技术的应用越来越广，通常使用PIR传感器(Passive Infra-Redsensor，被动红外传感器)可以检测出区域内的移动红外辐射源，进而检测出运动人体。常见的PIR设备检测到移动人体时，会输出人体红外辐射的模拟信号，模拟信号需要转换为数字信号后发送至主控芯片，由主控芯片对接收到的数字信号进行后续处理。而上述将模拟信号转换为数字信号的过程通常由电路执行，需要多级运放电路进行信号的放大、整形和转换，检测过程的硬件成本很高。

发明内容

本发明实施方式主要解决的技术问题是提供一种人体活动检测方法，能够解决现有技术中硬件成本高的问题。

为解决上述技术问题，本发明实施方式采用的一个技术方案是：提供一种人体活动检测方法，所述方法包括：

获取第一输入信号，并基于所述第一输入信号建立第一数组，所述第一数组包括第一预设数量的第一输入信号；

计算所述第一数组中第一预设数量的第一输入信号的平均值，得到第一平均值；

基于所述第一平均值建立第二数组，所述第二数组包括第二预设数量的第一平均值；

判断所述第二数组中的第一平均值是否在参考基准范围内，根据判断结果建立第三数组；

基于所述第三数组判断是否存在人体活动。

可选的，所述计算所述第一数组中第一预设数量的第一输入信号的平均值，得到第一平均值之后还包括：

执行步骤获取第一输入信号，并基于所述第一输入信号建立第一数组，计算所述第一数组中第一预设数量的第一输入信号的平均值，直至得到第二预设数量的第一平均值。

可选的，所述根据判断结果建立第三数组包括：

若所述第一平均值在所述参考基准范围内，则确定所述第一平均值的状态为平稳状态，并存储所述平稳状态对应的第一状态值至第三数组；

若所述第一平均值不在所述参考基准范围内，则确定所述第一平均值的状态为波动状态，并存储所述波动状态对应的第二状态值至第三数组。

可选的，所述方法还包括确定所述参考基准范围，

所述确定所述参考基准范围包括：

获取第二输入信号，并基于所述第二输入信号建立缓存数组，所述缓存数组包括第一预设数量的第二输入信号；

计算所述缓存数组中第一预设数量的第二输入信号的平均值，得到第二平均值，执行步骤获取第二输入信号，并基于所述第二输入信号建立缓存数组，计算所述缓存数组中第一预设数量的第二输入信号的平均值，直至得到第二预设数量的第二平均值；

基于所述第二平均值建立平均数组，所述平均数组包括所述第二预设数量的第二平均值；

计算所述平均数组中的所述第二预设数量的第二平均值的平均值，得到第三平均值；

基于所述第三平均值确定所述参考基准范围。

可选的，所述基于所述第三平均值确定所述参考基准范围包括：

确定偏差值；

计算所述第三平均值与所述偏差值的和，所述和作为所述参考基准范围的最大值；

计算所述第三平均值与所述偏差值的差，所述差作为所述参考基准范围的最小值。

可选的，所述获取第一输入信号包括：

通过传感器获取感应信号，并存储所述感应信号至初始数组，基于所述初始数组获取所述第一输入信号；

或者，通过传感器获取感应信号，对所述感应信号进行放大处理，并将放大处理后的感应信号储存至初始数组，基于所述初始数组获取所述第一输入信号；其中，所述感应信号为模拟信号。

为解决上述技术问题，本发明实施方式采用的另一个技术方案是：提供一种人体活动检测装置，所述装置包括：

信号获取模块，用于获取第一输入信号，并基于所述第一输入信号建立第一数组，所述第一数组包括第一预设数量的第一输入信号；

第一计算模块，用于计算所述第一数组中第一预设数量的第一输入信号的平均值，得到第一平均值；

第一处理模块，用于基于所述第一平均值建立第二数组，所述第二数组包括第二预设数量的第一平均值；

第二处理模块，用于判断所述第二数组中的第一平均值是否在参考基准范围内，根据判断结果建立第三数组；

活动检测模块，用于基于所述第三数组判断是否存在人体活动。

可选的，所述第二处理模块包括：

第一存储单元，用于若所述第一平均值在所述参考基准范围内，则确定所述第一平均值对应的状态为平稳状态，并存储所述平稳状态对应的第一状态值至第三数组；

第二存储单元，用于若所述第一平均值不在所述参考基准范围内，则确定所述第一平均值对应的状态为波动状态，并存储所述波动状态对应的第二状态值至第三数组。

为解决上述技术问题，本发明实施方式采用的又一个技术方案是：提供一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现上述所述的人体活动检测方法。

为解决上述技术问题，本发明实施方式采用的还一个技术方案是：提供一种电子设备，包括：

至少一个处理器；

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的人体活动检测方法。

区别于相关技术的情况，本发明提供一种人体活动检测方法、装置及电子设备，通过控制芯片的软件部分将传感器接收到的感应信号转换为数字信号，并即时判断出当前是否存在人体活动，优化了MCU的外部电路部分，不需要额外的整容滤波电路和模数转换电路，大幅降低了硬件成本。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1是本发明一实施例提供的人体活动检测方法的流程示意图；

图2是图1所示的人体活动检测方法的子流程示意图；

图3是本发明另一实施例提供的人体活动检测方法的流程示意图；

图4是图3所示的人体活动检测方法的子流程示意图；

图5是本发明另一实施例提供的人体活动检测方法的流程示意图；

图6是本发明另一实施例提供的人体活动检测方法的流程示意图；

图7是本发明一实施例提供的人体活动检测装置的结构示意图；

图8是本发明一实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。需要说明的是，如果不冲突，本发明实施例中的各个特征可以相互组合，均在本发明的保护范围之内。另外，虽然在装置示意图中进行了功能模块的划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置示意图中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。

除非另有定义，本说明书所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是用于限制本发明。本说明书所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

本发明实施例提供一种人体活动检测方法，可以配合人体感应传感器等设备来检测当前场景中是否有人体活动。请参阅图1，所述人体活动检测方法包括：

S11、获取第一输入信号，并基于所述第一输入信号建立第一数组，所述第一数组包括第一预设数量的第一输入信号。

其中，所述第一输入信号可以基于人体感应检测设备获得，例如，在某个场景中，可以通过PIR传感器实时采集感应信号，获取到的感应信号存储在初始数组中，在本发明实施例中初始数组用S[n]来表示，初始数组S[n]中存储有数量随时间持续增加的感应信号s1、s2、s3、……、sn。在其他一些实施例中，传感器采集到的感应信号有可能信号强度较低，需要通过放大电路对感应信号进行信号放大处理，再将放大后的感应信号存储在初始数组S[n]中，其中，所述感应信号为模拟信号。存储于初始数组S[n]的感应信号为第一输入信号，从初始数组S[n]中获取第一输入信号，并基于获取到的第一输入信号建立第一数组，具体的，在本发明实施例中第一数组用A[n]来表示，从初始数组中获取连续的第一预设数量n的第一输入信号，并分别将数组S[n]中的第一输入信号赋予给数组A[n]，例如a1＝s1，a2＝s2，……，an＝sn，其中，第一预设数量n的取值可以由用户自行设定，例如n取10，从初始数组S[n]中取连续的10个第一输入信号分别存入第一数组A[n]，A[n]中包含a1、a2……a10。由于数组S[n]中的数据是随时间实时更新的，即数组S[n]中存储的第一输入信号的数量是持续增加的，在后续处理数据的过程中，为了避免因为S[n]中的数据被改写而影响到后续的计算结果，本发明实施例中选择将用于计算的第一输入信号缓存至数组A[n]，以获取相应时间段内的第一输入信号，并根据数组A[n]中的数据进行后续计算。需要说明的是，在其他一些实施例中，从初始数组S[n]中取值赋予给第一数组A[n]的过程可以不是连续取值，还可以是等间隔取值，比如a1＝s1，a2＝s3，a3＝s5……a10＝s19，或者其他合适的取值方式，此处不做限定。

S12、计算所述第一数组中第一预设数量的第一输入信号的平均值，得到第一平均值。

对存储于第一数组A[n]中的第一输入信号求平均值，例如，第一数组A[n]中包含10个第一输入信号，求这10个第一输入信号的平均值作为第一平均值，每一个第一数组A[n]都可以对应有一个第一平均值，在本发明实施例中记为第一平均值b。

S13、基于所述第一平均值建立第二数组，所述第二数组包括第二预设数量的第一平均值。在本发明实施例中将第二数组记为数组B[n]，B[n]中的数据包括第二预设数量m个第一平均值b，即一个第一数组A[n]中的数据求平均值为第一平均值b，假设m为5，获取五个连续的第一数组A1[n]、A2[n]、A3[n]、A4[n]和A5[n]，再分别计算出每个第一数组对应的第一平均值存入第二数组B[n]中，即数组B[n]中包含b1、b2、b3、b4和b5，b1为A1[n]中(a1+a2+a3……+an)/n的平均值，b2为A2[n]中(a1+a2+a3……+an)/n的平均值，b3、b4和b5同理。具体的，在其中一个实施例中，在执行上述步骤S12后得到第一个第一数组A1[n]，并计算出A1[n]中数据的平均值作为第一平均值b1，继续执行步骤S11和步骤S12，得到第二个第一数组A2[n]，并计算出A2[n]对应的第一平均值b2，重复执行步骤S11和步骤S12，直至获取到Am[n]对应的第一平均值bm，基于第一平均值b1、b2、……、bm建立第二数组B[n]，该第二数组B[n]中包含m个数据，即b1、b2、b3……bm。

S14、判断所述第二数组中的第一平均值是否在参考基准范围内，根据判断结果建立第三数组。请结合图2，所述根据判断结果建立第三数组包括：

S141、判断所述第二数组中的第一平均值是否在参考基准范围内，若是，则执行步骤S142；若否，则执行步骤S143，具体的：

S142、若所述第一平均值在所述参考基准范围内，则确定所述第一平均值对应的状态为平稳状态，并存储所述平稳状态对应的第一状态值至第三数组。

S143、若所述第一平均值不在所述参考基准范围内，则确定所述第一平均值对应的状态为波动状态，并存储所述波动状态对应的第二状态值至第三数组。

本发明实施例中将第三数组记为C[n]，数组C[n]中存储的数据是状态对应的状态值，包括平稳状态对应的第一状态值和波动状态对应的第二状态值，所述第一状态值可以记为FALSE，所述第二状态值可以记为TRUE。在其他一些实施例中，所述第一状态值和第二状态值可以由用户自行设定，例如将第一状态值记为1，将第二状态值记为0等等。

请参阅图3，在一些实施例中，所述人体活动检测方法还包括步骤S16、确定所述参考基准范围。所述步骤S16在步骤S14之前执行，所述参考基准范围用于帮助确定所述第一平均值对应的状态，第一平均值对应的状态包括平稳状态和波动状态，具体的，所述确定所述参考基准范围包括：

S161、获取第二输入信号，并基于所述第二输入信号建立缓存数组，所述缓存数组包括第一预设数量的第二输入信号。在本发明实施例中将所述缓存数组记为A’[n]，A’[n]中存储有第一预设数量n的第二输入信号a’，其中，所述第二输入信号a’也可以基于初始数组S[n]来获取。

S162、计算所述缓存数组中第一预设数量的第二输入信号的平均值，得到第二平均值，执行步骤获取第二输入信号，并基于所述第二输入信号建立缓存数组，计算所述缓存数组中第一预设数量的第二输入信号的平均值，直至得到第二预设数量的第二平均值。基于缓存数组A’[n]中的第二输入信号求平均值，例如，n为10时，缓存数组A’[n]中包含10个第二输入信号，求这十个第二输入信号的平均值作为第二平均值，每一个缓存数组A’[n]都可以对应有一个第二平均值，在本发明实施例中记为第二平均值b’。在执行上述步骤时，持续获取多个缓存数组，并计算这些缓存数组对应的第二平均值，直至得到第二预设数量m的第二平均值b’，假设m为5，获取五个连续的缓存数组A’1[n]、A’2[n]、A’3[n]、A’4[n]和A’5[n]，再分别计算出对应的第二平均值b’1、b’2、b’3、b’4和b’5。

S163、基于所述第二平均值建立平均数组，所述平均数组包括所述第二预设数量的第二平均值。在本发明实施例中将所述平均数组记为B’[n]，这个B’[n]中包含第二预设数量m个第二平均值，假设m为5，则这5个第二平均值分别为b’1、b’2、b’3、b’4和b’5。

S164、计算所述平均数组中的所述第二预设数量的第二平均值的平均值，得到第三平均值。将所述平均数组B’[n]中的第二平均值求平均值得到的第三平均值记为limit，其中，当PIR传感器实时采集感应信号，根据所述感应信号可以实时获取对应时段的平均数组B’[n]，基于所述平均数组B’[n]对应计算第三平均值，所述第三平均值limit基于时间顺序实时更新。

S165、基于所述第三平均值确定所述参考基准范围。请结合图4，所述基于所述第三平均值确定所述参考基准范围具体包括：

S1651、确定偏差值。在本发明实施例中，所述偏差值可记为d，所述偏差值d可以自行设定，所述偏差值d的大小与实际情况中所需要的检测精度相关，在实际使用时，所述偏差值d可以根据使用环境来确定，若实际检测环境需要的检测精度偏高，则可以设置小数值的偏差值；若实际检测环境需要的检测精度偏低，则可以设置大数值的偏差值。

S1652、计算所述第三平均值与所述偏差值的和，所述和作为所述参考基准范围的最大值。在本发明实施例中，所述参考基准范围的最大值可以记为limit+d。

S1653、计算所述第三平均值与所述偏差值的差，所述差作为所述参考基准范围的最小值。在本发明实施例中，所述参考基准范围的最小值可以记为limit-d。

在步骤S14中，判断所述第二数组中的第一平均值是否在参考基准范围内，根据判断结果建立第三数组。以三个第一平均值b1、b2和b3为例，具体为：假设第一平均值b1大于limit+d，则确定所述第一平均值b1对应的状态为波动状态，记录b1对应的第二状态值TRUE至第三数组C[n]，记为c1＝TRUE；假设第一平均值b2小于limit+d，且第一平均值b2大于limit-d，则确定所述第一平均值b2对应的状态为平稳状态，记录b2对应的第一状态值FALSE至第三数组C[n]，记为c2＝FALSE；假设第一平均值b3小于limit-d，则确定所述第一平均值b3对应的状态为波动状态，记录b3对应的第二状态值TRUE至第三数组C[n]，记为c3＝TRUE，至此，第三数组C[n]中包括三个数据，分别是FALSE，TRUE，FALSE。其中，所述第三数组C[n]持续获取状态值数据，直至获取到第三预设数量p的状态值数据，至此，第三数组建立完成，所述建立完成的第三数组中包含第三预设数量p的状态值数据。

S15、基于所述第三数组判断是否存在人体活动。当第三数组C[n]存储有第三预设数量p的状态值数据时，基于所述第三数组C[n]中，FALSE和TRUE的数量来判断是否存在人体活动，依次读取第三数组C[n]中的状态值数据，检测是否存在第二状态值TRUE，直至读取到第四预设数量q的状态值数据，若这些状态值数据中存在第二状态值TRUE，则说明存在人体活动；若这些状态值数据均为第一状态值FALSE，则说明不存在人体活动。

请参阅图5和图6，本发明实施例提供一种人体活动检测方法，首先从选定时刻开始实时采集第一输入信号a，并按照采集时间顺序将采集到的第一输入信号a存入第一数组A[n]中，直至存满第一数组A[n]，当某个第一数组存满之后，继续采集第一输入信号a并存储在下一个第一数组中，每一个第一数组A[n]中都包含n个数据。然后计算第一数组A[n]对应的第一平均值b，每一个第一数组A[n]均对应有一个第一平均值b，将计算得到的这些第一平均值b按照时间顺序存入第二数组B[n]中，第二数组B[n]中包含m个第一平均值b，此时可以基于当前B[n]中的m个第一平均值b计算第三平均值limit，并结合偏差值来确定参考基准范围，所述参考基准范围用于判断接下来得到的第一平均值b对应的状态，包括平稳状态和波动状态。需要说明的是，当判断某一个第一平均值b对应的状态时，所使用的参考基准范围是基于与该第一平均值b相邻的前几个第一平均值b计算得到的，因此，在确定第一平均值b对应的状态时，不同的第一平均值b可能是与不同的参考基准范围进行比较，进而判断所述第一平均值b对应的状态。之后根据所述第一平均值b对应的状态建立第三数组C[n]，第三数组C[n]中包含p个状态值数据，所述状态值数据为数字信号，用于表示其对应的第一平均值b对应的状态，包括第一状态值和第二状态值。

请结合图6，基于所述第三数组C[n]中的状态值数据来确定是否存在人体活动，若第三数组C[n]中存在第二状态值，则表明当前存在人体活动；若第三数组C[n]中均为第一状态值，则表明当前不存在人体活动。需要说明的是，所述方法包括实时采集数据的过程，所述第一数组A[n]、第二数组B[n]和第三数组C[n]都是随时间顺序不断变更的，例如在某第一时段得到的第三数组C1[n]中均为第一状态值，则说明在该第一时段不存在人体活动；若在该第一时段之后的第二时段得到的第三数组C2[n]中存在第二状态值，则说明在该第二时段存在人体活动。

本发明实施例提供的人体活动检测方法不需要多级运放电路对感应信号进行处理，直接通过软件识别的方式就能得到检测结果，相较于传统方法中通过滤波整形电路对感应信号进行处理，然后通过模数转换电路将感应信号转换为数字信号，再通过MCU的软件部分对数字信号进行分析进而得出检测结果的过程，本方案可以直接通过MCU的软件部分将传感器接收到的感应信号转换为数字信号，并即时判断出当前是否存在人体活动，优化了MCU的外部电路部分，不需要额外的整容滤波电路和模数转换电路，降低了硬件成本。

本发明实施例提供一种人体活动检测装置300，请参阅图7，所述人体活动检测装置300包括：

信号获取模块31，所述信号获取模块31用于获取第一输入信号，并基于所述第一输入信号建立第一数组，所述第一数组包括第一预设数量的第一输入信号。其中，所述第一输入信号可以基于人体感应检测设备获得，通过PIR传感器实时采集感应信号，其中，在某些实施例中，传感器采集到的感应信号有可能信号强度较低，需要通过放大电路对感应信号进行信号放大处理，进而根据所述感应信号获取第一输入信号。

第一计算模块32，所述第一计算模块32用于计算所述第一数组中第一预设数量的第一输入信号的平均值，得到第一平均值。对存储于第一数组中的第一输入信号求平均值，例如，第一数组中包含10个第一输入信号，求这10个第一输入信号的平均值作为第一平均值，每一个第一数组都对应有一个第一平均值。

第一处理模块33，所述第一处理模块33用于基于所述第一平均值建立第二数组，所述第二数组包括第二预设数量的第一平均值。需要说明的是，在基于所述第一平均值建立第二数组时，所述第一平均值依据时间顺序依次存储至所述第二数组。

第二处理模块34，所述第二处理模块34用于判断所述第二数组中的第一平均值是否在参考基准范围内，根据判断结果建立第三数组，其中，所述第二处理模块34还包括第一存储单元341和第二存储单元342，具体的，若所述第一平均值在所述参考基准范围内，所述第一存储单元341用于确定所述第一平均值对应的状态为平稳状态，并存储所述平稳状态对应的第一状态值至第三数组；若所述第一平均值不在所述参考基准范围内，第二存储单元342用于确定所述第一平均值对应的状态为波动状态，并存储所述波动状态对应的第二状态值至第三数组。

活动检测模块35，所述活动检测模块35用于基于所述第三数组判断是否存在人体活动。当第三数组存满后，检测所述第三数组中的状态值数据，具体包括：依次读取第三数组中的状态值数据，检测是否存在第二状态值，直至读取到第四预设数量的状态值数据，若这些状态值数据中存在第二状态值，则说明存在人体活动；若这些状态值数据均为第一状态值，则说明不存在人体活动。

需要说明的是，上述人体活动检测装置可执行本发明实施例所提供的人体活动检测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在人体活动检测装置实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的人体活动检测方法。

本发明实施例提供一种电子设备，请参阅图8，所述电子设备500包括一个或多个处理器51，以及存储器52，图8中以一个处理器51为例。处理器51和存储器52可以通过总线或其他方式连接，图8中以通过总线连接为例。

存储器52作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的人体活动检测方法对应的程序指令/模块(例如，图7中的各个模块)。处理器51通过运行存储在存储器52中的非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，从而执行所述电子设备500的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的人体活动检测方法。

存储器52可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据人体活动检测装置的使用所创建的数据等。此外，存储器52可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器52可选包括相对于处理器51远程设置的存储器，这些远程设置的存储器可以通过网络连接至人体活动检测装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

所述一个或多个模块存储在所述存储器52中，当被所述一个或多个处理器51执行时，执行上述方法实施例中的人体活动检测方法，例如，图1至图4所示的方法。

上述产品可执行本发明实施例所提供的人体活动检测方法，具备执行人体活动检测方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的人体活动检测方法。

本发明实施例的电子设备500可以以多种形式存在，包括但不限于服务器、服务器集群、云服务器等其他具有数据交互功能的电子装置。

本发明实施例还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，例如图8中的一个处理器51，可使得上述一个或多个处理器可执行上述任意方法实施例中的人体活动检测方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种人体活动检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一输入信号，并基于所述第一输入信号建立第一数组，所述第一数组包括第一预设数量的第一输入信号；

计算所述第一数组中第一预设数量的第一输入信号的平均值，得到第一平均值；

基于所述第一平均值建立第二数组，所述第二数组包括第二预设数量的第一平均值；

判断所述第二数组中的第一平均值是否在参考基准范围内，根据判断结果建立第三数组；

基于所述第三数组判断是否存在人体活动。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一数组中第一预设数量的第一输入信号的平均值，得到第一平均值之后还包括：

执行步骤获取第一输入信号，并基于所述第一输入信号建立第一数组，计算所述第一数组中第一预设数量的第一输入信号的平均值，直至得到第二预设数量的第一平均值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据判断结果建立第三数组包括：

若所述第一平均值在所述参考基准范围内，则确定所述第一平均值对应的状态为平稳状态，并存储所述平稳状态对应的第一状态值至第三数组；

若所述第一平均值不在所述参考基准范围内，则确定所述第一平均值对应的状态为波动状态，并存储所述波动状态对应的第二状态值至第三数组。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括确定所述参考基准范围，

所述确定所述参考基准范围包括：

获取第二输入信号，并基于所述第二输入信号建立缓存数组，所述缓存数组包括第一预设数量的第二输入信号；

计算所述缓存数组中第一预设数量的第二输入信号的平均值，得到第二平均值，执行步骤获取第二输入信号，并基于所述第二输入信号建立缓存数组，计算所述缓存数组中第一预设数量的第二输入信号的平均值，直至得到第二预设数量的第二平均值；

基于所述第二平均值建立平均数组，所述平均数组包括所述第二预设数量的第二平均值；

计算所述平均数组中的所述第二预设数量的第二平均值的平均值，得到第三平均值；

基于所述第三平均值确定所述参考基准范围。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第三平均值确定所述参考基准范围包括：

确定偏差值；

计算所述第三平均值与所述偏差值的和，所述和作为所述参考基准范围的最大值；

计算所述第三平均值与所述偏差值的差，所述差作为所述参考基准范围的最小值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一输入信号包括：

通过传感器获取感应信号，并存储所述感应信号至初始数组，基于所述初始数组获取所述第一输入信号；

或者，通过传感器获取感应信号，对所述感应信号进行放大处理，并将放大处理后的感应信号储存至初始数组，基于所述初始数组获取所述第一输入信号；其中，所述感应信号为模拟信号。

7.一种人体活动检测装置，其特征在于，所述装置包括：

信号获取模块，用于获取第一输入信号，并基于所述第一输入信号建立第一数组，所述第一数组包括第一预设数量的第一输入信号；

第一计算模块，用于计算所述第一数组中第一预设数量的第一输入信号的平均值，得到第一平均值；

第一处理模块，用于基于所述第一平均值建立第二数组，所述第二数组包括第二预设数量的第一平均值；

第二处理模块，用于判断所述第二数组中的第一平均值是否在参考基准范围内，根据判断结果建立第三数组；

活动检测模块，用于基于所述第三数组判断是否存在人体活动。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二处理模块包括：

第一存储单元，用于若所述第一平均值在所述参考基准范围内，则确定所述第一平均值的状态为平稳状态，并存储所述平稳状态对应的第一状态值至第三数组；

第二存储单元，用于若所述第一平均值不在所述参考基准范围内，则确定所述第一平均值的状态为波动状态，并存储所述波动状态对应的第二状态值至第三数组。

9.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至6中任一项所述的方法。

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