安全共享睡袋装置

申请号 CN201710621993.8 申请日 2017-07-27 公开(公告)号 CN107361572A 公开(公告)日 2017-11-21
申请人 姜翠英; 发明人 姜翠英;
摘要 本 发明 涉及一种安全共享睡袋装置,包括睡袋、并行 数据采集 设备、神经网络识别设备 和声 音检测设备,所述声音检测设备设置在睡袋的外表面上,分别与所述并行数据采集设备和所述神经网络识别设备连接,用于探听睡袋周围是否存在人声,并在存在人声时,将所述并行数据采集设备和所述神经网络识别设备从睡眠状态切换到工作状态,并在不存在人声时,将所述并行数据采集设备和所述神经网络识别设备从工作状态切换到睡眠状态。通过本发明,能够保证睡袋用户的安心睡眠。
权利要求

1.一种安全共享睡袋装置,其特征在于,包括睡袋、并行数据采集设备、神经网络识别设备和声音检测设备,所述声音检测设备设置在睡袋的外表面上,分别与所述并行数据采集设备和所述神经网络识别设备连接,用于探听睡袋周围是否存在人声,并在存在人声时,将所述并行数据采集设备和所述神经网络识别设备从睡眠状态切换到工作状态,并在不存在人声时,将所述并行数据采集设备和所述神经网络识别设备从工作状态切换到睡眠状态。
2.如权利要求1所述的安全共享睡袋装置,其特征在于:
所述声音检测设备在探听到睡袋周围存在人声时,发出人声探知信号
其中,所述声音检测设备在探听到睡袋周围不存在人声时,发出无人声信号。
3.如权利要求2所述的安全共享睡袋装置,其特征在于,还包括:
显示灯,设置在睡袋周围,用于发出将人唤醒的预设波长和预设频率的灯光;
灯光控制设备,分别与所述显示灯和所述声音检测设备连接,用于在接收到所述人声探知信号时,自动打开所述显示灯,还用于在接收到所述无人声信号时,自动关闭所述显示灯。
4.如权利要求3所述的安全共享睡袋装置,其特征在于,还包括:
语音报警设备,与所述神经网络识别设备连接,用于在接收到所述神经网络识别设备发送的存在人体信号时,播放语音报警信号;
双层滤波设备,与图像平均设备连接,包括轮廓检测子设备、模式分析子设备、第一滤波子设备和第二滤波子设备;所述轮廓检测设备,用于接收平均化图像,并判断所述平均化图像中的目标轮廓;所述模式分析设备与所述轮廓检测设备连接,用于接收所述平均化图像中的目标轮廓,并基于所述平均化图像中的目标轮廓确定中值滤波模板和滤波小波基;
所述第一滤波子设备与所述模式分析设备连接,用于对组成所述目标轮廓的每一个轮廓像素,基于所述模式分析设备确定的中值滤波模板根据以其为中心的中值滤波窗口内的像素分布确定不同的滤波策略,所述基于所述模式分析设备确定的中值滤波模板根据以其为中心的中值滤波窗口内的像素分布确定不同的滤波策略包括:当中值滤波窗口内的目标像素数量大于等于中值滤波窗口内的非目标像素数量时,取各个目标像素的像素值的均值作为所述轮廓像素的像素值,当中值滤波窗口内的目标像素数量小于中值滤波窗口内的非目标像素数量时,取各个非目标像素的像素值的均值作为所述轮廓像素的像素值,所述第一滤波子设备还用于对所述平均化图像中不属于所述目标轮廓的每一个非轮廓像素,基于所述中值滤波模板根据以其为中心的中值滤波窗口内的所有像素的像素值的均值作为所述非轮廓像素的像素值,以及所述第一滤波子设备还用于输出第一滤波图像;
其中,所述并行数据采集设备包括多个CCD传感器,用于同时对睡袋周围进行图像数据采集以获得多个备选图像。
5.如权利要求4所述的安全共享睡袋装置,其特征在于,还包括:
图像剔除设备,分别与所述多个CCD传感器连接,用于对所述多个备选图像的劣化程度进行检测,将剔除劣化程度低于预设劣化程度阈值的各个备选图像后的各个备选图像作为各个待平均图像输出;
图像平均设备,与所述图像剔除设备连接,用于接收所述各个待平均图像,并对所述各个待平均图像进行平均以获得并输出平均化图像;
直方图处理设备,用于接收第二滤波图像,对所述第二滤波图像执行灰度直方图处理,以获得所述第二滤波图像的灰度直方图;
去干扰处理设备,与所述直方图处理设备连接,用于获取所述灰度直方图中的纵坐标方向上的多个峰值,将多个峰值中幅值小于等于预设干扰幅值阈值的峰值都作为干扰峰值,从多个峰值中去除各个干扰峰值以获得一个或多个参考峰值;
阈值选择设备,与所述去干扰处理设备连接,用于对一个或多个参考峰值进行求平均值处理以获得平均化峰值,将所述灰度直方图中,纵坐标方向上的值接近所述平均化峰值所对应的横坐标上的灰度等级作为二值化阈值;
二值化处理设备,分别与所述直方图处理设备和所述阈值选择设备连接,用于第二滤波图像中的每一个像素的像素值,将像素值大于等于所述二值化阈值的,将其像素值作为
255,将像素值小于所述二值化阈值的,将其像素值作为0,以获得二值化图像;
初始化处理设备,用于接收二值化图像,基于预设目标上限灰度阈值和预设目标下限灰度阈值确定所述二值化图像中的每一个像素是否属于目标像素,将所述二值化图像中的所有目标像素组成初步目标区域;
第一增强设备,与所述初始化处理设备连接,用于提高所述二值化图像中初步区域的所有像素的灰度值等级以获得第一增强图像;
第二增强设备,与所述第一增强设备连接,用于接收所述第一增强图像,增强所述第一增强图像中的亮部区域,同时减少所述第一增强图像中的暗部区域,以获得第二增强图像;
参数训练设备,用于对神经网络的各个参数进行训练,输出各个训练后的参数;
图像分割设备,用于对第二增强图像进行目标识别以从第二增强图像中分割出目标子图像;
其中,所述神经网络识别设备以所述目标子图像的图像特征作为输入,使用各个训练后的参数,输出与所述目标子图像对应的目标类型,当所述目标类型为人体时,输出存在人体信号;
其中,所述第二滤波子设备分别与所述模式分析子设备和所述第一滤波子设备连接;
其中,所述第二滤波子设备用于接收所述第一滤波图像;
其中,所述第二滤波子设备还用于基于所述模式分析设备确定的滤波小波基对所述第一滤波图像执行相应的小波滤波处理以输出第二滤波图像。
6.如权利要求5所述的安全共享睡袋装置,其特征在于:
在所述并行数据采集设备中,所述多个CCD传感器并列设置。
7.如权利要求6所述的安全共享睡袋装置,其特征在于,还包括:
实时显示设备,与所述神经网络识别设备连接,用于在接收到所述存在人体信号时,显示与所述存在人体信号对应的文字信息。
8.如权利要求7所述的安全共享睡袋装置,其特征在于:
所述实时显示设备设置在所述睡袋的周围。
9.如权利要求1-8任一所述的安全共享睡袋装置,其特征在于,还包括:
太阳能供电设备,包括光伏板和电压转换器件,用于为所述并行数据采集设备、所述神经网络识别设备和所述声音检测设备分别提供电供应。

说明书全文

安全共享睡袋装置

技术领域

[0001] 本发明涉及睡袋领域,尤其涉及一种安全共享睡袋装置。

背景技术

[0002] 羽绒睡袋对内外材料的要求很高内衬材料通常要求200T以上为宜,因为如内衬材料指数低于200T,个别毛会穿出,一些比较好的睡袋常使用好的尼龙材料不会有绒穿出的现象,这种材料轻且皮肤接触时感觉柔贴。
[0003] 在睡袋外用材料方面:好的羽绒多采用防透气材料,因为在一些极冷的地方,每当清晨起床时,帐篷内热气凝结而成的小水珠,常会溅到睡袋上,所以睡袋的外用材料要具有一定的防水性,确保睡袋的干燥。由于羽绒睡袋一旦潮湿,又不易干,这就会丧失保暖性能,所以必需使用防水透气材料做其外部面料。
[0004] 所谓的共享睡眠,实质上是整合现有资源,通过最大化利用率来实现利润的最大化。目前市场上出现了共享睡眠舱。然而,在户外等地方,显然这种睡眠舱是不合适的,成本太高。因此,考虑设计共享睡袋。现有技术中,睡袋的安全防护性能很差,无法集成更多的监控报警设备,这样,当使用者使用睡袋睡眠时,如果发生外人闯入行为,常常陷入沉睡而无法探知危险的险境,容易造成人身伤害以及经济损失。

发明内容

[0005] 为了解决上述问题,本发明提供了一种安全共享睡袋装置,引入声音检测设备设置在睡袋的外表面上,用于探听睡袋周围是否存在人声,并在存在人声时,将所述并行数据采集设备和所述神经网络识别设备从睡眠状态切换到工作状态,并在不存在人声时,将所述并行数据采集设备和所述神经网络识别设备从工作状态切换到睡眠状态,尤为重要的是,引入神经网络识别设备以基于周围图像的图像特征确定周围是否存在人体,以作为是否进行报警的重要参考数据。
[0006] 根据本发明的一方面,提供了一种安全共享睡袋装置,所述平台包括睡袋、并行数据采集设备、神经网络识别设备和声音检测设备,所述声音检测设备设置在睡袋的外表面上,分别与所述并行数据采集设备和所述神经网络识别设备连接,用于探听睡袋周围是否存在人声,并在存在人声时,将所述并行数据采集设备和所述神经网络识别设备从睡眠状态切换到工作状态,并在不存在人声时,将所述并行数据采集设备和所述神经网络识别设备从工作状态切换到睡眠状态。
[0007] 更具体地,在所述安全共享睡袋装置中:所述声音检测设备在探听到睡袋周围存在人声时,发出人声探知信号;其中,所述声音检测设备在探听到睡袋周围不存在人声时,发出无人声信号。
[0008] 更具体地,在所述安全共享睡袋装置中,还包括:显示灯,设置在睡袋周围,用于发出将人唤醒的预设波长和预设频率的灯光;灯光控制设备,分别与所述显示灯和所述声音检测设备连接,用于在接收到所述人声探知信号时,自动打开所述显示灯,还用于在接收到所述无人声信号时,自动关闭所述显示灯。
[0009] 更具体地,在所述安全共享睡袋装置中,还包括:
[0010] 语音报警设备,与所述神经网络识别设备连接,用于在接收到所述神经网络识别设备发送的存在人体信号时,播放语音报警信号;双层滤波设备,与图像平均设备连接,包括轮廓检测子设备、模式分析子设备、第一滤波子设备和第二滤波子设备;所述轮廓检测设备,用于接收平均化图像,并判断所述平均化图像中的目标轮廓;所述模式分析设备与所述轮廓检测设备连接,用于接收所述平均化图像中的目标轮廓,并基于所述平均化图像中的目标轮廓确定中值滤波模板和滤波小波基;所述第一滤波子设备与所述模式分析设备连接,用于对组成所述目标轮廓的每一个轮廓像素,基于所述模式分析设备确定的中值滤波模板根据以其为中心的中值滤波窗口内的像素分布确定不同的滤波策略,所述基于所述模式分析设备确定的中值滤波模板根据以其为中心的中值滤波窗口内的像素分布确定不同的滤波策略包括:当中值滤波窗口内的目标像素数量大于等于中值滤波窗口内的非目标像素数量时,取各个目标像素的像素值的均值作为所述轮廓像素的像素值,当中值滤波窗口内的目标像素数量小于中值滤波窗口内的非目标像素数量时,取各个非目标像素的像素值的均值作为所述轮廓像素的像素值,所述第一滤波子设备还用于对所述平均化图像中不属于所述目标轮廓的每一个非轮廓像素,基于所述中值滤波模板根据以其为中心的中值滤波窗口内的所有像素的像素值的均值作为所述非轮廓像素的像素值,以及所述第一滤波子设备还用于输出第一滤波图像;
[0011] 其中,所述并行数据采集设备包括多个CCD传感器,用于同时对睡袋周围进行图像数据采集以获得多个备选图像。
[0012] 更具体地,在所述安全共享睡袋装置中,还包括:
[0013] 图像剔除设备,分别与所述多个CCD传感器连接,用于对所述多个备选图像的劣化程度进行检测,将剔除劣化程度低于预设劣化程度阈值的各个备选图像后的各个备选图像作为各个待平均图像输出;图像平均设备,与所述图像剔除设备连接,用于接收所述各个待平均图像,并对所述各个待平均图像进行平均以获得并输出平均化图像;直方图处理设备,用于接收第二滤波图像,对所述第二滤波图像执行灰度直方图处理,以获得所述第二滤波图像的灰度直方图;
[0014] 去干扰处理设备,与所述直方图处理设备连接,用于获取所述灰度直方图中的纵坐标方向上的多个峰值,将多个峰值中幅值小于等于预设干扰幅值阈值的峰值都作为干扰峰值,从多个峰值中去除各个干扰峰值以获得一个或多个参考峰值;阈值选择设备,与所述去干扰处理设备连接,用于对一个或多个参考峰值进行求平均值处理以获得平均化峰值,将所述灰度直方图中,纵坐标方向上的值接近所述平均化峰值所对应的横坐标上的灰度等级作为二值化阈值;
[0015] 二值化处理设备,分别与所述直方图处理设备和所述阈值选择设备连接,用于第二滤波图像中的每一个像素的像素值,将像素值大于等于所述二值化阈值的,将其像素值作为255,将像素值小于所述二值化阈值的,将其像素值作为0,以获得二值化图像;初始化处理设备,用于接收二值化图像,基于预设目标上限灰度阈值和预设目标下限灰度阈值确定所述二值化图像中的每一个像素是否属于目标像素,将所述二值化图像中的所有目标像素组成初步目标区域;
[0016] 第一增强设备,与所述初始化处理设备连接,用于提高所述二值化图像中初步区域的所有像素的灰度值等级以获得第一增强图像;第二增强设备,与所述第一增强设备连接,用于接收所述第一增强图像,增强所述第一增强图像中的亮部区域,同时减少所述第一增强图像中的暗部区域,以获得第二增强图像;参数训练设备,用于对神经网络的各个参数进行训练,输出各个训练后的参数;图像分割设备,用于对第二增强图像进行目标识别以从第二增强图像中分割出目标子图像;
[0017] 其中,所述神经网络识别设备以所述目标子图像的图像特征作为输入,使用各个训练后的参数,输出与所述目标子图像对应的目标类型,当所述目标类型为人体时,输出存在人体信号;所述第二滤波子设备分别与所述模式分析子设备和所述第一滤波子设备连接;所述第二滤波子设备用于接收所述第一滤波图像;所述第二滤波子设备还用于基于所述模式分析设备确定的滤波小波基对所述第一滤波图像执行相应的小波滤波处理以输出第二滤波图像。
[0018] 更具体地,在所述安全共享睡袋装置中:在所述并行数据采集设备中,所述多个CCD传感器并列设置。
[0019] 更具体地,在所述安全共享睡袋装置中,还包括:实时显示设备,与所述神经网络识别设备连接,用于在接收到所述存在人体信号时,显示与所述存在人体信号对应的文字信息。
[0020] 更具体地,在所述安全共享睡袋装置中:所述实时显示设备设置在所述睡袋的周围。
[0021] 更具体地,在所述安全共享睡袋装置中,还包括:太阳能供电设备,包括光伏板和电压转换器件,用于为所述并行数据采集设备、所述神经网络识别设备和所述声音检测设备分别提供电供应。附图说明
[0022] 以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述,其中:
[0023] 图1为根据本发明实施方案示出的安全共享睡袋装置的结构方框图
[0024] 附图标记:1睡袋;2并行数据采集设备;3神经网络识别设备;4声音检测设备具体实施方式
[0025] 下面将参照附图对本发明的安全共享睡袋装置的实施方案进行详细说明。
[0026] 为了建立睡袋的温度等级,商业生产前的睡袋原型都要做户外测试,而测试者往往是经常在户外生活的人,例如士兵,登山向导等,他们需要在野外环境中测试几个星期,然后提供给厂商关于睡袋舒适温度和极限温度的意见。
[0027] 对于睡袋生产厂商来说,测试睡袋需要温度速,湿度,风速,所穿衣服等条件,并且很难象登山家那样去面对各种各样的环境和气候情况,一般的测试只能基于理想环境下一定温度和湿度,但是测试的结果与实际使用情况大相径庭。为了使测试结果更加接近真实使用环境,各个品牌纷纷建立气候实验室,在人造的环境中控制温度,湿度,风速等物理条件,并在相对应的气候下测试睡袋,由此得出比较合适真实使用情况的温标系数。随着科技的进步,计算机以及各种探测手段不断进步和完善,红外热成像系统也开始应用才睡袋测试中,根据红外热成像可以清晰判断出人体在睡袋中的散热情况,红色区域表示散发出来的热量比相应的蓝色区域要多,睡袋设计也可以根绝测试结果作相应的改进。
[0028] 然而,当前睡袋设计主要集中在保暖控制方面,对睡袋使用状态下的周围环境的预警缺乏相应的实施方案。为了克服上述不足,本发明搭建了一种安全共享睡袋装置,具体实施方案如下。
[0029] 图1为根据本发明实施方案示出的安全共享睡袋装置的结构方框图,所述平台包括睡袋、并行数据采集设备、神经网络识别设备和声音检测设备。
[0030] 其中,所述声音检测设备设置在睡袋的外表面上,分别与所述并行数据采集设备和所述神经网络识别设备连接,用于探听睡袋周围是否存在人声,并在存在人声时,将所述并行数据采集设备和所述神经网络识别设备从睡眠状态切换到工作状态,并在不存在人声时,将所述并行数据采集设备和所述神经网络识别设备从工作状态切换到睡眠状态。
[0031] 在所述安全共享睡袋装置中:
[0032] 所述声音检测设备在探听到睡袋周围存在人声时,发出人声探知信号;
[0033] 其中,所述声音检测设备在探听到睡袋周围不存在人声时,发出无人声信号。
[0034] 所述安全共享睡袋装置还可以包括:
[0035] 显示灯,设置在睡袋周围,用于发出将人唤醒的预设波长和预设频率的灯光;
[0036] 灯光控制设备,分别与所述显示灯和所述声音检测设备连接,用于在接收到所述人声探知信号时,自动打开所述显示灯,还用于在接收到所述无人声信号时,自动关闭所述显示灯。
[0037] 所述安全共享睡袋装置还可以包括:
[0038] 语音报警设备,与所述神经网络识别设备连接,用于在接收到所述神经网络识别设备发送的存在人体信号时,播放语音报警信号;
[0039] 双层滤波设备,与图像平均设备连接,包括轮廓检测子设备、模式分析子设备、第一滤波子设备和第二滤波子设备;所述轮廓检测设备,用于接收平均化图像,并判断所述平均化图像中的目标轮廓;所述模式分析设备与所述轮廓检测设备连接,用于接收所述平均化图像中的目标轮廓,并基于所述平均化图像中的目标轮廓确定中值滤波模板和滤波小波基;所述第一滤波子设备与所述模式分析设备连接,用于对组成所述目标轮廓的每一个轮廓像素,基于所述模式分析设备确定的中值滤波模板根据以其为中心的中值滤波窗口内的像素分布确定不同的滤波策略,所述基于所述模式分析设备确定的中值滤波模板根据以其为中心的中值滤波窗口内的像素分布确定不同的滤波策略包括:当中值滤波窗口内的目标像素数量大于等于中值滤波窗口内的非目标像素数量时,取各个目标像素的像素值的均值作为所述轮廓像素的像素值,当中值滤波窗口内的目标像素数量小于中值滤波窗口内的非目标像素数量时,取各个非目标像素的像素值的均值作为所述轮廓像素的像素值,所述第一滤波子设备还用于对所述平均化图像中不属于所述目标轮廓的每一个非轮廓像素,基于所述中值滤波模板根据以其为中心的中值滤波窗口内的所有像素的像素值的均值作为所述非轮廓像素的像素值,以及所述第一滤波子设备还用于输出第一滤波图像;
[0040] 其中,所述并行数据采集设备包括多个CCD传感器,用于同时对睡袋周围进行图像数据采集以获得多个备选图像。
[0041] 所述安全共享睡袋装置还可以包括:
[0042] 图像剔除设备,分别与所述多个CCD传感器连接,用于对所述多个备选图像的劣化程度进行检测,将剔除劣化程度低于预设劣化程度阈值的各个备选图像后的各个备选图像作为各个待平均图像输出;
[0043] 图像平均设备,与所述图像剔除设备连接,用于接收所述各个待平均图像,并对所述各个待平均图像进行平均以获得并输出平均化图像;
[0044] 直方图处理设备,用于接收第二滤波图像,对所述第二滤波图像执行灰度直方图处理,以获得所述第二滤波图像的灰度直方图;
[0045] 去干扰处理设备,与所述直方图处理设备连接,用于获取所述灰度直方图中的纵坐标方向上的多个峰值,将多个峰值中幅值小于等于预设干扰幅值阈值的峰值都作为干扰峰值,从多个峰值中去除各个干扰峰值以获得一个或多个参考峰值;
[0046] 阈值选择设备,与所述去干扰处理设备连接,用于对一个或多个参考峰值进行求平均值处理以获得平均化峰值,将所述灰度直方图中,纵坐标方向上的值接近所述平均化峰值所对应的横坐标上的灰度等级作为二值化阈值;
[0047] 二值化处理设备,分别与所述直方图处理设备和所述阈值选择设备连接,用于第二滤波图像中的每一个像素的像素值,将像素值大于等于所述二值化阈值的,将其像素值作为255,将像素值小于所述二值化阈值的,将其像素值作为0,以获得二值化图像;
[0048] 初始化处理设备,用于接收二值化图像,基于预设目标上限灰度阈值和预设目标下限灰度阈值确定所述二值化图像中的每一个像素是否属于目标像素,将所述二值化图像中的所有目标像素组成初步目标区域;
[0049] 第一增强设备,与所述初始化处理设备连接,用于提高所述二值化图像中初步区域的所有像素的灰度值等级以获得第一增强图像;
[0050] 第二增强设备,与所述第一增强设备连接,用于接收所述第一增强图像,增强所述第一增强图像中的亮部区域,同时减少所述第一增强图像中的暗部区域,以获得第二增强图像;
[0051] 参数训练设备,用于对神经网络的各个参数进行训练,输出各个训练后的参数;
[0052] 图像分割设备,用于对第二增强图像进行目标识别以从第二增强图像中分割出目标子图像;
[0053] 其中,所述神经网络识别设备以所述目标子图像的图像特征作为输入,使用各个训练后的参数,输出与所述目标子图像对应的目标类型,当所述目标类型为人体时,输出存在人体信号;
[0054] 其中,所述第二滤波子设备分别与所述模式分析子设备和所述第一滤波子设备连接;
[0055] 其中,所述第二滤波子设备用于接收所述第一滤波图像;
[0056] 其中,所述第二滤波子设备还用于基于所述模式分析设备确定的滤波小波基对所述第一滤波图像执行相应的小波滤波处理以输出第二滤波图像。
[0057] 在所述安全共享睡袋装置中:
[0058] 在所述并行数据采集设备中,所述多个CCD传感器并列设置。
[0059] 更具体所述安全共享睡袋装置还可以包括:
[0060] 实时显示设备,与所述神经网络识别设备连接,用于在接收到所述存在人体信号时,显示与所述存在人体信号对应的文字信息。
[0061] 在所述安全共享睡袋装置中:
[0062] 所述实时显示设备设置在所述睡袋的周围。
[0063] 所述安全共享睡袋装置还可以包括:
[0064] 太阳能供电设备,包括光伏板和电压转换器件,用于为所述并行数据采集设备、所述神经网络识别设备和所述声音检测设备分别提供电力供应。
[0065] 另外,可采用多个CMOS图像传感器替换多个CCD图像传感器。CMOS图像传感器是一种典型的固体成像传感器,与CCD有着共同的历史渊源。CMOS图像传感器通常由像敏单元阵列、行驱动器、列驱动器、时序控制逻辑、AD转换器、数据总线输出接口、控制接口等几部分组成,这几部分通常都被集成在同一片上。其工作过程一般可分为复位、光电转换、积分、读出几部分。
[0066] 在CMOS图像传感器芯片上还可以集成其他数字信号处理电路,如AD转换器、自动曝光量控制、非均匀补偿、白平衡处理、黑电平控制、伽玛校正等,为了进行快速计算甚至可以将具有可编程功能的DSP器件与CMOS器件集成在一起,从而组成单片数字相机及图像处理系统。
[0067] 1963年Morrison发表了可计算传感器,这是一种可以利用光导效应测定光斑位置的结构,成为CMOS图像传感器发展的开端。1995年低噪声的CMOS有源像素传感器单片数字相机获得成功。
[0068] CMOS图像传感器具有以下几个优点:1)、随机窗口读取能力。随机窗口读取操作是CMOS图像传感器在功能上优于CCD的一个方面,也称之为感兴趣区域选取。此外,CMOS图像传感器的高集成特性使其很容易实现同时开多个跟踪窗口的功能。2)、抗辐射能力。总的来说,CMOS图像传感器潜在的抗辐射性能相对于CCD性能有重要增强。3)、系统复杂程度和可靠性。采用CMOS图像传感器可以大大地简化系统硬件结构。4)、非破坏性数据读出方式。5)、优化的曝光控制。值得注意的是,由于在像元结构中集成了多个功能晶体管的原因,CMOS图像传感器也存在着若干缺点,主要是噪声和填充率两个指标。鉴于CMOS图像传感器相对优越的性能,使得CMOS图像传感器在各个领域得到了广泛的应用。
[0069] 采用本发明的安全共享睡袋装置,针对现有技术中睡袋安全等级低下的技术问题,通过对睡袋周围进行图像数据采集以获得多个备选图像,基于多个备选图像的比较确定有效的平均化图像以用于附近人体的识别,并在识别到人体的情况下进行紧急报警,从而能够及时提醒睡袋使用者以及周围人群,有效驱逐闯入的入侵者。
[0070] 可以理解的是,虽然本发明已以较佳实施例披露如上,然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言,在不脱离本发明技术方案范围情况下,都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰,或修改为等同变化的等效实施例。因此,凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰,均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
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