[发明专利]人员状况侦测的传感器融合方法

说明书

本发明提供一种人员状况侦测的传感器融合方法，包含：以一毫米波雷达定位一侦测区域内至少一移动人员的位置；以一深度感测相机撷取所述至少一移动人员的一RGB影像或一IR影像，并产生与所述至少一移动人员对应的二维(2D)人体骨架点信息；以一人工智能运算平台执行一传感器融合(sensor fusion)程序，利用所述二维人体骨架点信息衍生之数据合成一三维(3D)人体骨架时间序列；在所述合成三维人体骨架时间序列的数量大于一阈值N时，以所述人工智能运算平台内一动作辨识模块，判断所述至少一移动人员是否跌倒，以决定是否发出一通知。

技术领域

本发明系有关于一种人员状况侦测的方法，尤其系指一种人员状况侦测的传感器融合方法。

背景技术

在目前的技术中，有许多非接触式跌倒侦测产品或解决方案，但是普遍面临下列问题。例如，在使用雷达的方案中，当场景内人数过多时则跌倒辨识率可能会下降。另外，在使用影像式装置(例如RGB摄影机、IR摄影机)的方案中，视野(Field of View,FOV)涵盖范围太小，而深度摄影机有距离限制(5m)。再者，使用影像式装置的方案，容易使系统长时间维持在高负载(亦即运算量较复杂)的情况之下，有影响产品寿命及能源浪费的缺点。

综上所述，如何提供一个可以有效且准确侦测人员状况侦测的方法乃是业界所需思考的重要课题。

发明内容

本发明提供一种人员状况侦测的传感器融合方法，可有效地提升产品寿命及避免能源浪费。另外，结合不同来源的数据，相较于单独使用这些来源而言，所得到之讯息的不确定性较小。也就是说，可以更准确地判别人员状况。

鉴于上述内容，本发明提供一种人员状况侦测的传感器融合方法，包含：以一毫米波雷达定位一侦测区域内至少一移动人员的位置；以一深度感测相机撷取所述至少一移动人员的一RGB影像或一IR影像，并产生与所述至少一移动人员对应的一二维人体骨架点信息；以一人工智能运算平台执行一传感器融合(sensor fusion)程序，利用所述二维人体骨架点信息衍生之数据合成一三维人体骨架时间序列，其中所述人工智能运算平台耦接所述毫米波雷达与所述深度感测相机；在所述合成三维人体骨架时间序列的数量大于一阈值N时，以所述人工智能运算平台内一动作辨识模块，判断所述至少一移动人员是否跌倒，以决定是否发出一通知。

根据本发明之一个或多个实施方式，其中在执行所述传感器融合程序前更包含：一映射步骤，先将所述二维人体骨架点信息转换成一三维人体骨架点信息；以及一讯号处理步骤，利用一分群算法从所述毫米波雷达的讯号获得一点云群集平均速度；其中，所述三维人体骨架点信息与所述点云群集平均速度于所述传感器融合程序经结合后，产生所述三维人体骨架时间序列。

根据本发明之一个或多个实施方式，其中所述深度感测相机更利用飞时测距(Time of Flight,ToF)技术、结构光(structured light)技术或是主动式立体视觉(active stereo vision)技术，取得所述至少一移动人员的一深度信息，以在所述映射步骤中用于获得所述三维人体骨架点信息。

根据本发明之一个或多个实施方式，更包含：一ID编号产生步骤，在所述RGB影像或所述IR影像显示所述至少一移动人员为复数人时，给予每一移动人员相对应之ID编号，之后进行所述映射步骤；一ID编号比对步骤，将各所述ID编号与一内存内储存之ID编号进行比对，其中所述内存与所述人工智能运算平台耦接；一资料串联步骤，在所述ID编号比对步骤的结果显示为相同时，串联所检测到之所述三维人体骨架时间序列与相同ID编号之时间序列；以及在所述三维人体骨架时间序列的数量大于所述阈值N时，以所述人工智能运算平台内所述动作辨识模块，判断所述至少一移动人员是否跌倒，而决定是否发出所述通知。

根据本发明之一个或多个实施方式，其中在所述ID编号产生步骤与所述ID编号比对步骤之间更包含：一坐标系统转换步骤，将坐标系统原点从所述深度感测相机中心转换至人体骨架原点，其中所述人体骨架原点系肩膀与头部联机的交点。