[发明专利]不涉及个人隐私的人体姿态检测传感器及照明控制方法

权利要求书

1.不涉及个人隐私的人体姿态检测传感器，其特征在于，包括设于芯片内的图像传感单元、图像处理单元以及编码输出单元；所述图像传感单元用于将采集到的图像传输给所述图像处理单元，所述图像处理单元通过深度学习识别模型推理分析出图像中的场景信息和人体姿态信息；所述编码输出单元用于根据场景信息和人体姿态信息设定相应的控制编码进行输出。

2.根据权利要求1所述的不涉及个人隐私的人体姿态检测传感器，其特征在于，所述图像传感单元包括阵列模块、行选择模块以及信号处理模块；

所述阵列模块，用于外界光照射像素阵列，发生光电效应，在像素单元内产生相应的电荷；

所述行选择模块，用于选通相应的行像素单元；

所述信号处理模块，用于将图像信号转换成数字图像信号输出。

3.根据权利要求1所述的不涉及个人隐私的人体姿态检测传感器，其特征在于，所述图像处理单元包括采集模块、数据处理模块以及学习模块；

所述采集模块，用于采集的图像作为数据集；

所述数据处理模块，用于对所述数据集进行处理，得到深度学习数据集；

所述学习模块，用于创建深度学习模型，利用所述深度学习数据集对所述深度学习模型进行训练、验证和测试，以得到深度学习识别模型。

4.根据权利要求3所述的不涉及个人隐私的人体姿态检测传感器，其特征在于，所述采集模块采集的图像包括场景在内的人体姿态和手势图像。

5.根据权利要求3所述的不涉及个人隐私的人体姿态检测传感器，其特征在于，所述数据处理模块包括分类标注子模块和数据集划分子模块；

所述分类标注子模块，用于对所述数据集进行分类和标注；

所述数据集划分子模块，用于将所述数据集按照6:2:2的比例划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集。

6.根据权利要求3所述的不涉及个人隐私的人体姿态检测传感器，其特征在于，所述学习模块包括训练子模块、验证子模块和测试子模块；

所述训练子模块，用于利用训练数据集对所述深度学习模型进行训练；

所述验证子模块，用于利用验证数据集对所述深度学习模型进行验证；

所述测试子模块，用于利用测试数据集对所述深度学习模型进行测试，以得到识别模型。

7.基于权利要求1-6任意一项所述的不涉及个人隐私的人体姿态检测传感器的照明控制方法，所述不涉及个人隐私的人体姿态检测传感器与照明设备电连接，其特征在于，所述方法包括：

所述不涉及个人隐私的人体姿态检测传感器实时采集空间中的场景信息和人体姿态信息；

利用识别模型对采集到的空间中的场景信息和人体姿态信息进行推理分析，并进行分类；

根据分类情况生成用于控制照明设备的控制编码；

所述照明设备根据控制编码进行灯光调节。

8.根据权利要求7所述的不涉及个人隐私的人体姿态检测传感器的照明控制方法，其特征在于，所述利用识别模型对采集到的空间中的场景信息和人体姿态信息进行推理分析，并进行分类的步骤中，当包含涉及个人隐私动作的信息时，将其划分为与其它不涉及个人隐私动作的信息所属的分类类型中。

9.根据权利要求8所述的不涉及个人隐私的人体姿态检测传感器的照明控制方法，其特征在于，所述涉及个人隐私动作包括性爱动作以及裸体姿态。