[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

说明书

本发明公开了一种不涉及个人隐私的人体姿态检测传感器及照明控制方法，其中传感器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。本发明不能输出图像数据，当用来控制照明设备时，对于某些隐私的场景和动作，如性爱动作、裸体姿态可以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，从而从根本上避免了输出用户的隐私，但同时可以满足相应的照明效果。

技术领域

本发明涉及智能感知领域，更具体地说是一种不涉及个人隐私的人体姿态检测传感器及照明控制方法。

背景技术

在智能家居系统中，智能感知是一个非常重要的环节。这其中包含了很多方面，如环境感知，人员感知，和设备状态感知，能否准确地感知这些状态和参数决定了智能家居系统的性能指标。当前对环境感知，如温湿度、噪声、光照强度等参数的感知都已经非常准确，另外目前的各种民用和工业用通信网络越来越稳定，对设备状态的感知基本可以即时获得。在人员感知方面，现有的设备和技术手段对人员在不在场，或是否有人员移动都能很好地感知，但是这距离智能感知还差很远，智能家居系统只有实现了对场景和人体姿态的精确感知，才能准确地判断人员的状态，例如读书、吃饭、喝茶、休息、睡觉等，根据人员状态调整灯光和其他相关设备的状态，如读书需要较明亮以及较高色温的光线，喝茶需要较低色温的柔和光线，休息需调暗灯光，睡觉需要关闭灯光并适当调高温度等。

当前基于人工智能方法的场景识别在手机拍照中有广泛的应用，并且有比较好的识别效果。人体姿态识别传感器分为穿戴式和非穿戴式两种，穿戴式传感器是指依靠人体携带的传感器，如陀螺仪、加速度传感器等，这些传感器在智能家居场合并不适用。非穿戴式传感器一般指毫米波雷达、红外传感器和图像传感器，毫米波雷达和红外传感器基本可以准确地检测是否有人员存在，但对于准确的人体姿态和手势的识别无能为力。图像传感器能准确检测人体姿态和手势等，但是图像传感器会产生图像输出，用于智能家居场景会让用户担心隐私泄露。

具体的市场上销售的图像传感器无一例外都有图像输出接口的，如MIPI，DVP，SPI接口等，用户通过这些接口便可以读出图像，用于处理或显示。但是这种随意可以读出图像的传感器对终端用户的隐私造成了极大的威胁，某些开发者为了改善产品或其他目的，将图像上传至自有服务器，或公有云，这些被传输的用户图像数据，像一颗定时炸弹，随时会被不法分子非法获取，导致用户的隐私泄露，造成精神和物质上的损失。要想从根本上解决此类风险，最好的办法是研发一款没有图像输出的传感器，甚至开发者也无法获取用户的图像，这样就从根本上解决了用户担心的隐私泄露问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供不涉及个人隐私的人体姿态检测传感器及照明控制方法。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一方面，不涉及个人隐私的人体姿态检测传感器，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。

在一些实施例中，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。

在一些实施例中，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；