TW201508702A - 結合紅外線及影像辨視之裝置 - Google Patents

Abstract

一種結合紅外線及影像辨視之裝置，包括：一嵌入式影像模組、一無線傳輸模組、一嵌入式系統模組及一紅外線感測模組，其中嵌入式系統模組整合嵌入式影像模組是否移動以及影像判斷是否有人，及紅外線感測模組感測是否有人，進行綜合判斷環境中有無人之結果，進而提升有無人判斷之準確性，並具有背景學習與更新可減少在背景受到外在因素或光線影響下，導致特徵值變化，造成系統比對的誤差，也能改善人在偵測環境內完全不動一段時間導致誤判的可能性，並可利用多台裝置之多個無線傳輸模組對應一台接收端傳送判斷結果，以達到環境無死角之偵測。

Description

結合紅外線及影像辨視之裝置

本發明提供一種物件移動偵測與追蹤之技術領域，尤指其技術上提供一種結合紅外線及影像辨視之裝置，其嵌入式系統模組整合嵌入式影像模組是否移動以及影像判斷是否有人，及紅外線感測模組感測是否有人，進行綜合判斷環境中有無人之結果，進而提升有無人判斷之準確性。

按，近年推展智慧型家庭的想法，實現以住家為核心並延展至環境、醫療、保全、看護及節能省電等應用。要實現智慧家庭，居家自動化系統必是核心之一，居家自動化系統乃是利用網路監控系統結合微處理電子技術和嵌入式產品，集中管理與自動控制家中的電器產品和系統，其中又以移動物件的偵測與追蹤技術佔了大多數。另外一方面，嵌入式產品市場近年來因為應用產業及領域的持續成長，也越來越受到市場的重視，而隨著應用面的增加，也深入使用者的日常生活，在網路技術的成熟下，網路也讓使用者達到遠端操作控制的便利性，人與機器互動 的機會也越來越頻繁，目前市場上比較成熟的無線傳輸技術包括無線區域網路(WiFi)、紅外線、藍芽、ZigBee等，其中ZigBee因為具備區域聯網互動能力，最適合應用於室內環境，如：家庭、辦公室。

由上可知，要實現智慧家庭需具備有效的物件 移動偵測與追蹤技術，隨著技術的發展，移動偵測的方式越來越多樣化，物件的定位與追蹤一直都是熱門的議題。一般移動偵測的方式可分為背景相減法(Background Subtraction)，時序差異法(Temporal Differencing)，光流法(Optical Flow)，以及利用紅外線模組的焦電型紅外線感測器(Pyroelectric Infrared Sensor，PIR)。背景相減法是目前移動偵測中最常用的一種方法，它是利用當前影像與背景影像的相減來檢測出移動區域的一種簡單又有效的方法，但對於動態場景的變化，如光照和外來無關事件的干擾等特別敏感，因此背景影像必須能夠適時的做更新處理。時序相減法是利用連續影像做一對一的像素相減，若兩者差異性低，表示沒移動，則其影像內容重複性相當高，僅有移動部分有較大的變化，但缺點為偵測出來的移動影像是不完整的常常會發生破損的情形，這對於偵測與往後的雜訊處理是相當不利的。光流法指物件像素在時間上的移動速度，其方法是對整張影像的每個像素做數學分析，計算各點像素的移動速度，運算量十分龐大，硬體要求高，相當 複雜且耗時，不適合用在即時系統上。焦電型紅外線感測器是移動偵測模組最常被使用的一種，此感測器是利用溫度變化，產生電荷現象，接受所有熱體所幅射出來的紅外線，可感測到有無人體所幅射出的紅外線或有無溫度變化，去做開關控制，其缺點在於易受溫度變化影響而誤判，且紅外線感應器是一種有熱移動才能感應的偵測器，如果人在偵測範圍內靜止不動，誤判室內無人，其實仍然有人，結果誤關燈，反而會滋生更多問題。

是以，針對上述習知裝置所存在之問題點，如 何開發一種更具理想實用性之創新裝置，實消費者所殷切企盼，亦係相關業者須努力研發突破之目標及方向。

有鑑於此，發明人本於多年從事相關產品之製 造開發與設計經驗，針對上述之目標，詳加設計與審慎評估後，終得一確具實用性之本發明。

本發明之主要目的在於提供一種結合紅外線及影像辨視之裝置，其以嵌入式系統模組整合嵌入式影像模組是否移動以及影像判斷是否有人，及紅外線感測模組感測是否有人，進行綜合判斷環境中有無人之結果，進而提升有無人判斷之準確性。

為達上述目的，本發明提供一種結合紅外線及影像辨視之裝置，係包含有：一嵌入式影像模組、一組無 線傳輸模組、一嵌入式系統模組及一紅外線感測模組，其中嵌入式系統模組整合嵌入式影像模組是否移動以及影像判斷是否有人，及紅外線感測模組感測是否有人，進行綜合判斷環境中有無人之結果，進而提升有無人判斷之準確性，並具有背景學習與更新可減少在背景受到外在因素或光線影響下，導致特徵值變化，造成系統比對的誤差，也能改善人在偵測環境內完全不動一段時間導致誤判的可能性，並可利用多台裝置之多個無線傳輸模組對應一台接收端，利用多個無線傳輸模組傳送判斷結果之該台接收端，以達到環境無死角之偵測。

有關本發明所採用之技術、手段及其功效，茲 舉一較佳實施例並配合圖式詳細說明於後，相信本發明上述之目的、構造及特徵，當可由之得一深入而具體的瞭解。

1‧‧‧結合紅外線及影像辨視之裝置

10‧‧‧嵌入式影像模組

11‧‧‧CMOS攝影模組

20‧‧‧紅外線感測模組

30‧‧‧嵌入式系統模組

31‧‧‧背景學習演算法

32‧‧‧背景更新演算法

40‧‧‧無線傳輸模組

50‧‧‧接收端

S_PIR‧‧‧紅外線感測模組判斷是否有人

S_move‧‧‧嵌入式影像模組影像判斷是否移動

S_object‧‧‧嵌入式影像模組影像判斷是否有人

第一圖係本發明其一實施例之裝置構件示意圖。

第二圖係本發明實施與牆角夾角拍攝30°為例之俯視平面圖。

第三圖係本發明實施與牆角夾角拍攝45°為例之俯視平面圖。

第四圖係本發明實施與牆角夾角拍攝60°為例之俯視平面圖。

第五圖係本發明之系統判斷流程圖。

第六圖係本發明多組對應一台接收端之示意圖。

本發明係提供一種結合紅外線及影像辨視之裝置之設計者。

為使 貴審查委員對本發明之目的、特徵及功效能夠有更進一步之瞭解與認識，茲配合實施方式及圖式詳述如後：參閱第一至第六圖所示，本發明提供一種結合紅外線及影像辨視之裝置，係包含有：一嵌入式影像模組(CMUcam)10，該嵌入式影像模組10設有一CMOS攝影模組11，該嵌入式影像模組10得以傳輸影像，還內置可編程的影像處理軟體，可方便的對影像做一些運算處理，該嵌入式影像模組10得進行移動或靜止之影像判斷或影像判斷有人或無人；嵌入式影像模組10(CMUcam)判斷方法，影像是否有移動之判斷：嵌入式影像模組10每0.5秒會讀取一張即時影像的特徵值，將連續影像的特徵值前後做比對，若比對後的差異程度大於設定的閥值且連續三次，即判斷環境內有移動，反之小於閥值且連續三次，則判斷環境內靜止。影像是否有人之判斷：嵌入式影像模組10開啟後，將拍攝到的第一張影像其特徵值作為背景影像特徵值，並將即時影像的特徵值與背景影 像的特徵值做比對相減，若差異程度大於使用者設定的閥值且連續三次，即判斷環境內為有人，反之小於閥值且連續三次，則判斷環境內為無人。判斷方法中的取樣時間、判斷次數與閥值皆為可調整之參數。

一紅外線感測模組(PIR Sensor)20，該紅外線感 測模組20得感測有人或無人；紅外線感測模組20判斷方法，紅外線感測模組20能感測到人體所幅射出的紅外線或溫度變化從而判斷環境中是否有人，若有感測到變化表示偵測環境內有人，若未感測到變化時表示偵測環境無人。 紅外線感測模組20感測是否有人之判斷：紅外線感測模組20每0.5秒會讀取環境中之紅外線資訊，當產生連續三次紅外線變化資訊，則判斷為有人狀態。反之當連續三次紅外線無變化資訊，則判斷為無人狀態。判斷方法中的取樣時間與判斷次數皆為可調整之參數。

一嵌入式系統模組(Arduino Mega ADK)30，該嵌 入式系統模組30分別電連結該嵌入式影像模組10及該紅外線感測模組20，該嵌入式系統模組30整合該嵌入式影像模組10是否移動以及影像判斷是否有人，及該紅外線感測模組20感測是否有人，進行綜合判斷環境中有無人之結果，進而提升有無人判斷之準確性；一組無線傳輸模組40，該組無線傳輸模組40電連結該嵌入式系統模組30，該組無線傳輸模組40得無線 傳輸該嵌入式系統30模組數據；其中，一組該無線傳輸模組40、一個該嵌入式系統模組30、一個該紅外線感測模組20及一個該嵌入式影像模組10組成一組結合紅外線及影像辨視之裝置1；以及一台接收端50，多組結合紅外線及影像辨視之裝置1之多個該無線傳輸模組40得對應一台該接收端50傳送判斷結果，以達到環境無死角之偵測。

嵌入式系統模組30整合判斷方法，先行定義三 種狀態S_PIR、S_move、S_object，分別為紅外線感測模組20判斷是否有人(S_PIR)、嵌入式影像模組10影像判斷是否移動(S_move)以及嵌入式影像模組10影像判斷是否有人(S_object)，當嵌入式系統模組30累積同樣的判斷結果三次才更新狀態。系統取樣頻率為0.5秒取樣一次。其中影像判斷是否移動為前後影像特徵相減，影像判斷是否有人為影像特徵減背景特徵。判斷方法如下表所示。所有參數與閥值皆可調整。

所述之結合紅外線及影像辨視之裝置，其中該 嵌入式系統模組30內更設有一背景學習演算法31，由於環境會隨著時間有著細微的改變，為了改善這問題且讓系統適應新的環境，在嵌入式系統模組30上加入了一背景學習演算法31。藉由該背景學習演算法31可減少在背景受到外在因素或光線影響下，導致特徵值變化，造成系統比對的誤差，也能改善人在偵測環境內完全不動一段時間導致誤判的可能性。該背景學習演算法31係當S_PIR、S_move、S_object狀態皆為OFF時，該嵌入式系統模組30學習新背景，其公式為F_background=η．F_image，其中F_background為背景影像的特徵值，F_image為即時影像的特徵值，η為學習率。該背景學習演算法31中的學習率η為可調整之參數。

所述之結合紅外線及影像辨視之裝置，其中該 嵌入式系統模組30內更設有一背景更新演算法32，由於環境會隨著時間有著細微的改變，為了改善這問題且讓系統適應新的環境，在嵌入式系統模組30上加入了一背景更新演算法32。藉由該背景更新演算法32可減少在背景受到外在因素或光線影響下，導致特徵值變化，造成系統比對的誤差，也能改善人在偵測環境內完全不動一段時間導致誤判的可能性。該背景更新演算法32係當S_PIR、S_move狀態為OFF且S_object狀態為ON時，並累積一段時間後， 系統更新背景，其公式為F_background=F_image，其中F_background為背景影像的特徵值，F_image為即時影像的特徵值。該背景更新演算法32中的累積時間為可調整之參數。

所述之結合紅外線及影像辨視之裝置，其中該 嵌入式影像模組10可為CMUcam4可編程的嵌入式圖像傳感器。

所述之結合紅外線及影像辨視之裝置，其中該 組無線傳輸模組40可為無線區域網路(WiFi)、紅外線、藍芽或ZigBee。

所述之結合紅外線及影像辨視之裝置，其中該 紅外線感測模組20得為探測元件的波長靈敏度在0.2~20μm範圍內幾乎穩定不變，且在該紅外線感測模組20裝上波長範圍為7~10μm之濾光片，可得適於人體紅外輻射探測的一種專門用作探測人體輻射的該紅外線感測模組20。

所述之接收端50指任何可以讀取到資訊並將 資訊進行後續的處理與運算之裝置，如嵌入式系統、平板電腦、手機等各種硬體設備裝置。

前文係針對本發明之較佳實施例為本發明之技術特徵進行具體之說明；惟，熟悉此項技術之人士當可在不脫離本發明之精神與原則下對本發明進行變更與修改，而該等變更與修改，皆應涵蓋於如下申請專利範圍所界定 之範疇中。

綜上所述，本發明係提供一種結合紅外線及影像辨視之裝置，其確已達到本發明之所有目的，另其組合結構之空間型態未見於同類產品，亦未曾公開於申請前，已符合專利法之規定，爰依法提出申請。

1‧‧‧結合紅外線及影像辨視之裝置

10‧‧‧嵌入式影像模組

11‧‧‧CMOS攝影模組

20‧‧‧紅外線感測模組

30‧‧‧嵌入式系統模組

31‧‧‧背景學習演算法

32‧‧‧背景更新演算法

40‧‧‧無線傳輸模組

Claims (8)

1. 一種結合紅外線及影像辨視之裝置，包括：一嵌入式影像模組，該嵌入式影像模組設有一CMOS攝影模組，該嵌入式影像模組得以傳輸影像，還內置可編程的影像處理軟體，可方便的對影像做一些運算處理，該嵌入式影像模組得進行移動或靜止之影像判斷或影像判斷有人或無人；一紅外線感測模組，該紅外線感測模組得感測有人或無人；一嵌入式系統模組，該嵌入式系統模組分別電連結該嵌入式影像模組及該紅外線感測模組，該嵌入式系統模組整合嵌入式影像模組是否移動以及影像判斷是否有人，及紅外線感測模組感測是否有人，進行綜合判斷環境中有無人之結果，進而提升有無人判斷之準確性；以及一組無線傳輸模組，該組無線傳輸模組電連結該嵌入式系統模組，該組無線傳輸模組得無線傳輸該嵌入式系統模組數據；以之組成一結合紅外線及影像辦視之裝置。
2. 如申請專利範圍第1項所述之結合紅外線及影像辨視之裝置，其中多台該結合紅外線及影像辨視之裝置之多組該無線傳輸模組得對應一台接收端傳送判斷結果，以達到環境無死角之偵測。
3. 如申請專利範圍第2項所述之結合紅外線及影像辨 視之裝置，其中該接收端可為一嵌入式系統、一平板電腦、一手機或其它可以讀取到資訊並將資訊進行後續的處理與運算之裝置。
4. 如申請專利範圍第1項所述之結合紅外線及影像辨視之裝置，其中該嵌入式系統模組內更設有一背景學習演算法，該背景學習演算法係當該紅外線感測模組判斷是否有人(S_PIR)、該嵌入式影像模組影像判斷是否移動(S_move)以及該嵌入式影像模組影像判斷是否有人(S_object)狀態皆為OFF時，該嵌入式系統模組學習新背景，其公式為F_background=η．F_image，其中F_background為背景影像的特徵值，F_image為即時影像的特徵值，η為學習率，該背景學習演算法中的學習率η為可調整之參數。
5. 如申請專利範圍第4項所述之結合紅外線及影像辨視之裝置，其中該嵌入式系統模組內更設有一背景更新演算法，該背景更新演算法係當S_PIR、S_move狀態為OFF且S_object狀態為ON時，並累積一段時間後，系統更新背景，其公式為F_background=F_image，其中F_background為背景影像的特徵值，F_image為即時影像的特徵值，該背景更新演算法中的累積時間為可調整之參數。
6. 如申請專利範圍第1項所述之結合紅外線及影像辨 視之裝置，其中該嵌入式影像模組可為CMUcam4可編程的嵌入式圖像傳感器。
7. 如申請專利範圍第1項所述之結合紅外線及影像辨視之裝置，其中該組無線傳輸模組可為無線區域網路(WiFi)、紅外線、藍芽或ZigBee。
8. 如申請專利範圍第1項所述之結合紅外線及影像辨視之裝置，其中該紅外線感測模組得為探測元件的波長靈敏度在0.2~20μm範圍內幾乎穩定不變，且在該紅外線感測模組裝上波長範圍為7~10μm之濾光片，可得適於人體紅外輻射探測的一種專門用作探測人體輻射的該紅外線感測模組。