用于智能服务的人体接近检测方法、智能服务方法及装置

摘要

本发明公开一种用于智能服务的人体接近检测方法、智能服务方法及装置，该检测方法步骤包括：S1.获取实时采集的智能服务终端周围指定范围内的图像并判断图像变化；S2.连续获取当前采集到的图像进行人脸识别，记录识别到的人脸的位置、大小；S3.根据识别结果对识别到的人脸进行目标跟踪，建立人脸的运动轨迹；S4.根据人脸的运动轨迹以及大小变化趋势判断是否有人体接近智能服务终端；该智能服务方法利用上述方法检测是否有人体接近智能服务终端，检测到潜在服务目标时，控制启动智能服务终端并输出预设服务信息。本发明具有实现方法简单、成本低、能够应用于智能服务中实现人体接近检测，且检测精度与效率高等优点。

权利要求

1.一种用于智能服务的人体接近检测方法，其特征在于，步骤包括：

S1. 图像判断：获取实时采集的智能服务终端周围指定范围内的图像并判断图像变化，当判断到图像发生变化时，转入执行步骤S2；

S2. 人脸识别：连续获取当前采集到的图像进行人脸识别，记录识别到的人脸的位置、大小；

S3. 轨迹跟踪：根据步骤S2的识别结果对识别到的人脸进行目标跟踪，建立人脸的运动轨迹；

S4. 接近判断：按照人脸的所述运动轨迹获取人脸的大小变化趋势，根据人脸的所述运动轨迹以及大小变化趋势识别是否有人体接近智能服务终端。

2.根据权利要求1所述的用于智能服务的人体接近检测方法，其特征在于，所述步骤S1中判断图像发生变化的步骤包括：采用帧间差分法比较前后帧图像中指定区域内图像信息是否有变化，如果有，判定图像发生变化。

3.根据权利要求1所述的用于智能服务的人体接近检测方法，其特征在于，所述步骤S2中进行人脸识别时，还包括滤除识别到的各人脸中尺寸小于预设阈值δw的人脸的步骤。

4.根据权利要求1所述的用于智能服务的人体接近检测方法，其特征在于，所述步骤S3中，通过对所述步骤S2识别出的各人脸进行多目标跟踪，并为每个人脸目标建立一个运行的目标模型，跟踪时不断将人脸的实际位置与由所述目标模型估算得到的估算位置进行比较，由跟踪结果建立各人脸的所述运行轨迹。

5.根据权利要求1～4任意一项所述的用于智能服务的人体接近检测方法，其特征在于，所述步骤S4的步骤包括：按照指定时间间隔对人脸的所述运动轨迹上人脸大小进行累积计算，由累积结果得到人脸大小的变化趋势，若所述运动轨迹是呈逐渐靠近所述智能服务终端、所述人脸大小的变化趋势是呈逐渐变大的趋势，则判定有人体接近智能服务终端。

6.一种用于智能服务的人体接近检测模块，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序实现如权利要求1～5中任意一项所述的人体接近检测方法的步骤。

7.一种智能服务方法，其特征在于，步骤包括：

实时采集智能服务终端周围指定范围内的图像；

采用权利要求1～5中任意一项所述的方法检测是否有人体接近所述智能服务终端，当检测到有人体接近时，根据当前检测到的接近人体的运动轨迹判断是否为潜在服务目标，如果是，控制启动所述智能服务终端和/或输出预设服务信息。

8.根据权利要求7所述的智能服务方法，其特征在于，所述判断是否为潜在服务目标的步骤包括：判断智能服务终端所在位置与当前检测出的接近人体的运动轨迹之间的关系，若智能服务终端在所述运动轨迹的延长线上，判定为朝向智能服务终端的潜在用户类型，启动智能服务终端并输出预设服务信息；若智能服务终端不在所述运动轨迹的延长线上且所述运动轨迹平稳，判定为路过人群类型，保持智能服务终端的状态，若智能服务终端不在所述运动轨迹的延长线上、且轨迹不平稳，判定为围观人群类型，保持智能服务终端的状态。

9.一种智能服务装置，包括智能服务终端，其特征在于，还包括：

图像采集模块，用于实时采集所述智能服务终端周围指定范围内的图像；

如权利要求6所述的人体接近检测模块，用于检测是否有人体接近所述智能服务终端；

以及服务模块，用于当检测到有人体接近时，根据当前检测到的接近人体的运动轨迹判断是否为潜在服务目标，如果是，控制启动所述智能服务终端和/或输出预设服务信息。

10.一种酒店智能服务装置，包括用于提供酒店智能服务的酒店智能服务终端，其特征在于，还包括：图像采集模块，用于实时采集所述酒店智能服务终端周围指定范围内的图像；

如权利要求6所述的人体接近检测模块，用于检测是否有人体接近所述智能服务终端；

以及服务模块，用于当检测到有人体接近时，根据当前检测到的接近人体的运动轨迹判断是否为潜在服务目标，如果是，控制启动所述智能服务终端和/或输出预设酒店服务信息。

说明书

用于智能服务的人体接近检测方法、智能服务方法及装置

技术领域

[0001] 本发明涉及智能服务技术领域，尤其涉及一种用于智能服务的人体接近检测方法、智能服务方法及装置。

背景技术

[0002] 随着智能化设备的广泛应用，在诸如酒店、银行、办公大厅等各场所，通常会设有智能终端设备以辅助用户自行完成所需业务的办理。以酒店为例，用户通过智能终端设备可以自行办理旅客入住、续住及退房等事宜，可极大地提高业务办理的便捷性，减少用户排队等候的时间，同时可以减少人工服务成本。

[0003] 目前智能终端设备通常仅能够提供部分业务办理服务，无法实现用户的检测，用户在使用前须自行操作启动或唤醒智能终端设备以进入服务界面，智能化程度仍然不高，不能在用户抵达智能终端设备后快速进入到用户所需要的服务界面。若在智能终端设备中增加人体接近检测功能，可以在用户到达前即检测到该潜在用户，从而自动启动相应的智能服务，可有效提高智能终端设备的智能化程度，提高用户体验度。

[0004] 针对人体接近检测，现有技术中通常是使用红外、微波等传感器实现。但是红外、微波等传感器的成本较高，会增加大量的实现成本，且红外、微波等传感器仅利用底层探物原理实现检测，误报率高，无法区分人体和其他物体。而酒店、银行、办公大厅等场所中人流量较大，智能终端附近可能会持续有人流经过，经过的人可能是需要服务的用户，也可能仅是路过终端，还可能为围观的人群。现有技术如上述人体接近检测方式在检测到有人经过时，无法区分经过的是潜在用户还是路过或围观人群，因而会需要频繁启动设备并提供不必要的服务，从而难以向潜在用户提供精准服务。

发明内容

[0005] 本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种实现方法简单、成本低、能够实现人体接近检测且检测精度与效率高的用于智能服务的人体接近检测方法，以及实现方法简单、成本低、智能化程度以及用户体验度高智能服务方法及装置。

[0006] 为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：一种用于智能服务的人体接近检测方法，步骤包括：
S1. 图像判断：获取实时采集的智能服务终端周围指定范围内的图像并判断图像变化，当判断到图像发生变化时，转入执行步骤S2；
S2. 人脸识别：连续获取当前采集到的图像进行人脸识别，记录识别到的人脸的位置、大小；
S3. 轨迹跟踪：根据步骤S2的识别结果对识别到的人脸进行目标跟踪，建立人脸的运动轨迹；
S4. 接近判断：按照人脸的所述运动轨迹获取人脸的大小变化趋势，根据人脸的所述运动轨迹以及大小变化趋势识别是否有人体接近智能服务终端。

[0007] 作为本发明检测方法的进一步改进：所述步骤S1中判断图像发生变化的步骤包括：采用帧间差分法比较前后帧图像中指定区域内图像信息是否有变化，如果有，判定图像发生变化。

[0008] 作为本发明检测方法的进一步改进：所述步骤S2中进行人脸识别时，还包括滤除识别到的各人脸中尺寸小于预设阈值δw的人脸的步骤。

[0009] 作为本发明检测方法的进一步改进：所述步骤S3中，通过对所述步骤S2识别出的各人脸进行多目标跟踪，并为每个人脸目标建立一个运行的目标模型，跟踪时不断将人脸的实际位置与由所述目标模型估算得到的估算位置进行比较，由跟踪结果建立各人脸的所述运行轨迹。

[0010] 作为本发明检测方法的进一步改进：所述步骤S4的步骤包括：按照指定时间间隔对人脸的所述运动轨迹上人脸大小进行累积计算，由累积结果得到人脸大小的变化趋势，若所述运动轨迹是呈逐渐靠近所述智能服务终端、所述人脸大小的变化趋势是呈逐渐变大的趋势，则判定有人体接近智能服务终端。

[0011] 一种用于智能服务的人体接近检测模块，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序实现如上述的人体接近检测方法的步骤。

[0012] 一种智能服务方法，步骤包括：实时采集智能服务终端周围指定范围内的图像；
采用上述方法检测是否有人体接近所述智能服务终端，当检测到有人体接近时，根据当前检测到的接近人体的运动轨迹判断是否为潜在服务目标，如果是，控制启动所述智能服务终端和/或输出预设服务信息。

[0013] 作为本发明服务方法的进一步改进：所述判断是否为潜在服务目标的步骤包括：判断智能服务终端所在位置与当前检测出的接近人体的运动轨迹之间的关系，若智能服务终端在所述运动轨迹的延长线上，判定为朝向智能服务终端的潜在用户类型，启动智能服务终端并输出预设服务信息；若智能服务终端不在所述运动轨迹的延长线上且所述运动轨迹平稳，判定为路过人群类型，保持智能服务终端的状态，若智能服务终端不在所述运动轨迹的延长线上、且轨迹不平稳，判定为围观人群类型，保持智能服务终端的状态。

[0014] 一种智能服务装置，包括智能服务终端，其特征在于，还包括：图像采集模块，用于实时采集所述智能服务终端周围指定范围内的图像；
如上述的人体接近检测模块，用于检测是否有人体接近所述智能服务终端；
以及服务模块，用于当检测到有人体接近时，根据当前检测到的接近人体的运动轨迹判断是否为潜在服务目标，如果是，控制启动所述智能服务终端和/或输出预设服务信息。

[0015] 一种酒店智能服务装置，包括用于提供酒店智能服务的酒店智能服务终端，还包括：图像采集模块，用于实时采集所述酒店智能服务终端周围指定范围内的图像；
如上述的人体接近检测模块，用于检测是否有人体接近所述智能服务终端；
以及服务模块，用于当检测到有人体接近时，根据当前检测到的接近人体的运动轨迹判断是否为潜在服务目标，如果是，控制启动所述智能服务终端和/或输出预设酒店服务信息。

[0016] 与现有技术相比，本发明的优点在于：1、本发明利用智能服务中潜在用户的特性，通过对实时采集的智能服务终端周围的图像进行判断，当图像发生变化时，启动检测过程，对各帧图像进行人脸识别后建立人脸的运动轨迹，按照人脸的运动轨迹判断人脸的大小变化趋势，从而识别出是否有人体接近设备，能够充分利用智能服务中人体接近时运动轨迹特性以及人脸图像的变化特性实现高效、精准的人体接近检测，降低检测的误报率，且实现简单，无需额外设置传感器等硬件设备，可以减少检测成本。

[0017] 2、本发明在检测到有人体接近智能服务终端时，进一步根据接近人体的运动轨迹识别出是否为潜在服务目标，当识别出为潜在服务目标时，自动控制启动智能服务终端，同时输出语音问候等预设服务信息，在用户到达智能服务终端前能够自动控制启动终端以及服务信息输出，可以有效提高智能设备使用的便利与快捷性，同时提高用户的体验度。

[0018] 3、本发明进一步通过利用检测到的人脸的运动轨迹进行运动预测，将运动分为朝向智能服务终端的潜在用户类型、路过人群类型以及围观人群类型，由智能服务终端与人体运动轨迹之间的关系来判定接近人体的类型，若智能服务终端位置在人体移动轨迹的延长线上，则判定为朝向智能服务终端的潜在用户类型，若智能服务终端位置不在移动轨迹的延长线上，则判定为路过人群类型，若人体的移动轨迹方向不稳定，则判定为围观人群类型，可以准确筛选出真正的潜在用户，从而能够精准的为潜在用户提供智能服务，避免不必要的服务操作。

附图说明

[0019] 图1是本发明实施例1用于智能服务的人体接近检测方法的实现流程示意图。

[0020] 图2是本发明实施例1中实现人体接近检测的详细流程示意图。

[0021] 图3是本发明实施例2中实现智能服务的流程示意图。

[0022] 图4是本发明实施例2中智能服务装置的结构示意图。

[0023] 图5是本发明实施例2中智能服务终端的布置结构示意图。

具体实施方式

[0024] 以下结合说明书附图和具体优选的实施例对本发明作进一步描述，但并不因此而限制本发明的保护范围。

[0025] 实施例1：如图1所示，本实施例用于智能服务的人体接近检测方法的步骤包括：
S1. 图像判断：获取实时采集的智能服务终端周围指定范围内的图像并判断图像变化，当判断到图像发生变化时，转入执行步骤S2；
S2. 人脸识别：连续获取当前采集到的图像进行人脸识别，记录识别到的人脸的位置、大小；
S3. 轨迹跟踪：根据步骤S2的识别结果对识别到的人脸进行目标跟踪，建立人脸的运动轨迹；
S4. 接近判断：按照人脸的运动轨迹获取人脸的大小变化趋势，根据人脸的所述运动轨迹以及大小变化趋势识别是否有人体接近智能服务终端。

[0026] 需要使用智能服务终端的潜在用户与路过或围观等的人群的运动轨迹具有不同特性，如需要使用智能服务终端的潜在用户会朝着智能服务终端方向按照稳定的轨迹逐步靠近设备，而人体逐步靠近时人脸的图像会逐步增大。本实施例利用智能服务中潜在用户的上述特性，通过对实时采集的智能服务终端周围的图像进行判断，当图像发生变化时，启动检测过程，对各帧图像进行人脸识别后建立人脸的运动轨迹，按照人脸的运动轨迹判断人脸的大小变化趋势，从而识别出是否有人体接近设备，能够充分利用智能服务中人体接近时运动轨迹特性以及人脸图像的变化特性实现高效、精准的人体接近检测，降低检测的误报率，且实现简单，无需额外设置传感器等硬件设备，可以减少检测成本。

[0027] 本实施例首先对智能服务终端周围的实时图像进行判断，如果前后两帧图像发生变化，则表明可能存在潜在用户进入图像采集范围，需要启动检测，使得在有可能有潜在用户进入采集范围时才启动检测。在具体应用实施例中，预先在智能服务终端内布置图像采集设备（摄像头）或直接使用智能服务终端内部的图像采集设备（摄像头）进行图像采集，对实时采集的图像进行判断，步骤S1中判断图像发生变化的步骤具体包括：采用帧间差分法比较前后帧图像中指定区域内图像信息是否有变化，如果有，判定图像发生变化，转入执行步骤S2以启动检测。

[0028] 对于人流量较大的场合，若直接通过帧间差分方式比较前后帧之间图像的信息变化，易于产生误检，造成大量不必要的检测。本实施例通过预先使用距离标定等方法，在摄像头图像上画出半径为指定大小的一个扇形区域，当扇形区域内有图像信息的变化时，才转入执行步骤S2以触发后续的检测，可以进一步提升检测的可靠性。

[0029] 本实施例步骤S2中，具体通过提取图像的Haar特征，并通过训练好的分类器来识别图像中是否有人脸，识别到有人脸后记录识别到的各个人脸的位置与大小。Haar特征分为四类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，将这些组合成特征模板，特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和，Haar特征值可以准确反映图像的灰度变化情况，本实施例通过基于Haar特征实现人脸识别，可以进一步提高检测精度。可以理解的是，上述还可以根据实际需求采用其他的人脸识别方法。

[0030] 本实施例中，步骤S2中进行人脸识别时，还包括滤除识别到的各人脸中尺寸小于预设阈值δw的人脸的步骤。考虑到智能服务的现场人员环境复杂，会存在如儿童等非用户的围观人群，本实施例步骤S2通过加入一个过滤器，设置一个人脸大小的阈值δw，当检测到的人脸结果中存在尺寸小于δw的人脸时，则自动舍弃这些较小的人脸，可以进一步避免不必要的检测，降低计算的复杂性。

[0031] 本实施例步骤S3中，具体通过对步骤S2识别出的各人脸在时间域上进行多目标跟踪，并为每个人脸目标建立一个运行的目标模型，跟踪时不断将人脸的实际位置与由目标模型估算得到的估算位置进行比较，由跟踪结果建立各人脸的运行轨迹。本实施例具体使用扩展卡尔曼滤波的方法为每个人脸建立一个运行的目标模型，通过估算位置并与实际位置作比较，逐步建立各个人脸运行的轨迹，扩展卡尔曼滤波通过围绕滤波值将非线性函数展开成泰勒级数并略去二阶及以上项得到一个近似的线性化模型，然后应用卡尔曼滤波完成状态估计，基于扩展卡尔曼滤波方式可以逐步建立各个人脸准确运行轨迹，从而确保识别精度。可以理解的是，上述当然还可以根据实际需求采用其他的人脸运动轨迹建立方法。

[0032] 本实施例中，步骤S4的步骤包括：按照指定时间间隔对人脸的所述运动轨迹上人脸大小进行累积计算，由累积结果得到人脸大小的变化趋势，若运动轨迹是呈逐渐靠近所述智能服务终端、人脸大小的变化趋势是呈逐渐变大的趋势，则判定有人体接近智能服务终端。人脸检测时，由外部光照等因素会造成人脸的大小发生波动，本实施例具体通过设置时间间隔δt，在时间间隔δt内，对每帧图像中各个人脸的大小进行记录，并对时间间隔δt中每个人脸轨迹上的人脸大小进行积累，经过中值滤波后即可获取准确的人脸大小。由各时间间隔δt的人脸大小即可判别人脸大小变化趋势，若人脸的运行轨迹为逐渐接近设备、人脸大小逐渐变大，则表明有人体接近设备，可以高效、准确的识别出可能为潜在用户的接近人体。

[0033] 本实施例进一步还包括当智能服务终端所处环境的光照状态满足预设条件时，进行补光步骤，使得在现场环境较为昏暗的条件下仍然能够保证正常检测工作。具体可通过提取图像亮度的直方图，对图像采集环境的光照情况进行分析，如果光线较暗，则开启智能服务终端上的LED灯对观测环境进行补光。

[0034] 如图2所示，本发明在具体应用实施例中采用上述方法实现人体接近检测的详细流程为：步骤1：由智能服务终端上的摄像头实时采集实时智能服务终端周围的图像；
步骤2：检测采集的图片是否有变化，如果没有变化，说明摄像头观察范围内没有人或物体移动，保持待机状态；如果有变化，转入执行步骤3以进入检测状态，判断是否有人或物体接近智能服务终端；
步骤3：判断图像中是否有人脸，识别出有人脸后记录识别出的各个人脸的位置与大小；
步骤4：在时间域上进行多目标跟踪，使用扩展卡尔曼滤波的方法，为每个人脸建立一个运行的目标模型，通过估算位置并与实际位置作比较，逐步建立各个人脸运行的轨迹；
步骤5：对时间间隔δt中每个人脸轨迹上的人脸大小进行积累，经过中值滤波后得到人脸大小，多个时间间隔内若检测到有人脸运行轨迹为逐渐接近设备、人脸大小逐渐变大，则判定有人体接近设备。

[0035] 实施例2：如图2所示，本实施例智能服务方法的步骤包括：
实时采集智能服务终端周围指定范围内的图像；
采用实施例1中方法检测是否有人体接近智能服务终端，当检测到有人体接近时，根据当前检测到的接近人体的运动轨迹判断是否为潜在服务目标，如果是，控制启动智能服务终端、输出预设服务信息。

[0036] 通过上述步骤，能够精准的检测中是否有人体接近智能服务终端，且结合接近人体的运动轨迹识别出是否为潜在服务目标，可以准确识别出有潜在用户接近智能服务终端。当识别出为潜在服务目标时，自动控制启动智能服务终端，同时输出语音问候等预设服务信息，在用户到达智能服务终端前能够自动控制启动终端以及服务信息输出，可以有效提高智能设备使用的便利与快捷性，同时提高用户的体验度。

[0037] 本实施例中，判断是否为潜在服务目标的步骤包括：判断智能服务终端所在位置与当前检测出的接近人体的运动轨迹之间的关系，若智能服务终端在所述运动轨迹的延长线上，判定为朝向智能服务终端的潜在用户类型，启动智能服务终端并输出预设服务信息；若智能服务终端不在运动轨迹的延长线上且运动轨迹平稳，判定为路过人群类型，保持智能服务终端的状态，若智能服务终端不在所述运动轨迹的延长线上、且轨迹不平稳，判定为围观人群类型，保持智能服务终端的状态。

[0038] 接近设备的情况有多种，通常可划分为潜在用户、路过人群以及围观人群，潜在的用户的运行轨迹较为稳定，表现为逐渐靠近终端设备，路过人群的运行轨迹则表现为不是朝向终端设备，围观人群的运行轨迹则表现为不平稳。本实施例利用上述三种类型人体的特性，利用检测到的人脸的运动轨迹进行运动预测，将运动分为朝向智能服务终端的潜在用户类型、路过人群类型以及围观人群类型，由智能服务终端与人体运动轨迹之间的关系来判定是哪个类型，若智能服务终端位置在人体移动轨迹的延长线上，则判定为朝向智能服务终端的潜在用户类型，若智能服务终端位置不在移动轨迹的延长线上，则判定为路过人群类型，若人体的移动轨迹方向不稳定，则判定为围观人群类型，可以准确筛选出真正的潜在用户，从而能够精准的为潜在用户提供智能服务，避免不必要的服务操作。

[0039] 本实施例具体当检测到为朝向智能服务终端的潜在用户类型时，可认为有潜在用户接近设备，通过画面、语音等方式发出问候信息。

[0040] 本发明在具体应用实施例中利用上述方法实现智能服务的详细流程为：步骤1：由智能服务终端上的摄像头实时采集实时智能服务终端周围的图像；
步骤2：检测采集的图片是否有变化，如果没有变化，说明摄像头观察范围内没有人或物体移动，保持待机状态；如果有变化，转入执行步骤3以进入检测状态，判断是否有人或物体接近智能服务终端；
步骤3：判断图像中是否有人脸，识别出有人脸后记录识别出的各个人脸的位置与大小；
步骤4：在时间域上进行多目标跟踪，使用扩展卡尔曼滤波的方法，为每个人脸建立一个运行的目标模型，通过估算位置并与实际位置作比较，逐步建立各个人脸运行的轨迹；
步骤5：对时间间隔δt中每个人脸轨迹上的人脸大小进行积累，经过中值滤波后得到人脸大小，多个时间间隔内若检测到有人脸运行轨迹为逐渐接近设备、人脸大小逐渐变大，则判定有人体接近设备；
步骤6：判断接近人体的类型，若智能服务终端位置在人体移动轨迹的延长线上，则判定为朝向智能服务终端的潜在用户类型，若智能服务终端位置不在移动轨迹的延长线上，则判定为路过人群类型，若人体的移动轨迹方向不稳定，则判定为围观人群类型，当为朝向智能服务终端的潜在用户类型时，通过画面、语音等方式发出问候信息。

[0041] 本实施例用于智能服务的人体接近检测模块包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序实现如上述的人体接近检测方法的步骤。如图3所示，本实施例智能服务装置，包括智能服务终端，还包括：图像采集模块，用于实时采集智能服务终端周围指定范围内的图像；
如上述的人体接近检测模块，用于检测是否有人体接近智能服务终端；
以及服务模块，用于当检测到有人体接近时，根据当前检测到的接近人体的运动轨迹判断是否为潜在服务目标，如果是，控制启动智能服务终端和/或输出预设服务信息。

[0042] 本实施例中图像采集模块具体可直接采用智能服务终端原有的摄像头，如图5所示，可以充分利用终端中原摄像头实现人体接近检测，减少实现成本，当然也可以额外配置其他的图像采集设备，具体可根据实际需求设定。如图5所示，本实施例智能服务装置还包括设置在智能服务终端上的补光灯，当环境光线较暗时，启动补光灯进行补光，补光灯具体布置在摄像头的上方位置处。

[0043] 本实施例中智能服务模块可以内嵌在智能服务终端内部，也可以布置在智能服务终端外部，如布置在智能服务终端的后台控制器中，智能服务模块与图像采集模块无线连接，智能服务模块实时接收到图像采集模块采集的图像后进行处理，识别出是否有人体接近以及控制提供智能服务，智能服务模块的配置方式具体可以根据实际需求设定。

[0044] 如图4所示，本实施例中智能服务模块具体包括用于检测是否有人体接近的人体接近检测模块以及用于当检测到有人体接近智能服务终端时，根据当前检测到的接近人体的运动轨迹判断是否为潜在服务目标，如果是，控制启动智能服务终端、输出预设服务信息的服务模块，人体接近检测模块具体包括：图像判断单元，用于获取实时采集的智能服务终端周围指定范围内的图像并判断图像变化，当判断到图像发生变化时，转入执行人脸识别单元；
人脸识别单元，用于连续获取当前采集到的图像进行人脸识别，记录识别到的人脸的位置、大小；
轨迹跟踪单元，用于根据人脸识别单元的识别结果对识别到的人脸进行目标跟踪，建立人脸的运动轨迹；
接近判断单元，用于按照人脸的运动轨迹获取人脸的大小变化趋势，根据人脸的所述运动轨迹以及大小变化趋势识别是否有人体接近智能服务终端。

[0045] 本实施例上述人体接近检测模块与实施例1中人体接近检测方法一一对应，在此不再一一赘述。

[0046] 本实施例中服务模块判断是否为潜在服务目标时，具体判断智能服务终端所在位置与当前检测出的接近人体的运动轨迹之间的关系，若智能服务终端在所述运动轨迹的延长线上，判定为朝向智能服务终端的潜在用户类型，启动智能服务终端并输出预设服务信息；若智能服务终端不在运动轨迹的延长线上且运动轨迹平稳，判定为路过人群类型，保持智能服务终端的状态，若智能服务终端不在所述运动轨迹的延长线上、且轨迹不平稳，判定为围观人群类型，保持智能服务终端的状态，具体原理如上述。

[0047] 实施例3：本实施例酒店智能服务方法，是特定应用在酒店智能服务时，酒店内设置有用于提供酒店智能服务的酒店智能服务终端，酒店智能服务终端采用如实施例2的智能服务方法提供酒店智能服务，即实时采集酒店内智能服务终端周围指定范围内的图像；采用如实施例1中方法检测是否有人体接近智能服务终端，当检测到有人体接近时，根据当前检测到的接近人体的运动轨迹判断是否为潜在服务目标，如果是，控制启动智能服务终端、输出预设酒店服务信息，如输出画面、语音等问候信息。

[0048] 通过上述方法，酒店内智能服务终端可取代前台人员进行迎宾、接待、办理旅客入住、续住及退房等事宜，智能化程度以及用户体验度高。

[0049] 本实施例酒店智能服务装置包括用于提供酒店智能服务的酒店智能服务终端，还包括：图像采集模块，用于实时采集所述酒店智能服务终端周围指定范围内的图像；
如上述的人体接近检测模块，用于检测是否有人体接近智能服务终端；
以及服务模块，用于当检测到有人体接近时，根据当前检测到的接近人体的运动轨迹判断是否为潜在服务目标，如果是，控制启动智能服务终端和/或输出预设酒店服务信息。

[0050] 本实施例中图像采集模块具体可直接采用酒店智能服务终端原有的摄像头，可以充分利用终端中原摄像头实现人体接近检测，减少实现成本，当然也可以额外配置其他的图像采集设备。

[0051] 上述只是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明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，均应落在本发明技术方案保护的范围内。