本发明涉及包含防踢被智能检测模块的智能婴儿床系统，包括红外线检测单元和控制单元，红外线检测单元采集到的数据通过I2C总线传输给控制单元，控制单元对接收到的数据进行分析，得出当前检测区域内婴幼儿踢被子的实时情况。本发明的目的是通过红外线阵列传感器将感应到物体及环境发射的红外线输出温度差画像并发送给控制单元做分析处理，通过分析实现精准检测婴幼儿踢被子的情况及身体暴露的面积和运动状态。
1.一种包含防踢被智能检测模块的智能婴儿床系统，包括红外线检测单元(5)和控制单元(9)，红外线检测单元(5)采集到的数据通过I2C总线传输给控制单元(9)，控制单元(9)对接收到的数据进行分析，得出当前检测区域内婴幼儿踢被子的实时情况。
2.根据权利要求1所述的一种包含防踢被智能检测模块的智能婴儿床系统，其特征在于，红外线检测单元(5)选用红外阵列传感器AMG8853。
3.根据权利要求1所述的一种包含防踢被智能检测模块的智能婴儿床系统，其特征在于，控制单元(9)选用STM32F030。
4.根据权利要求1所述的一种包含防踢被智能检测模块的智能婴儿床系统，其特征在于，红外线检测单元(5)完成对人体和区域温度的检测，每秒采集检测区域10帧或12帧的图像数据，每帧数据以8*8的矩阵显示，呈现出绝对温度分布，图像数据传送给控制单元(9)，通过控制单元(9)对采集的矩阵数据进行轮询分析，实现对人体的识别，有效区分人和非人的热源，同时能够检测视角内的人体数量和位置，以及视角内人的姿势和移动方向。
5.根据权利要求1所述的一种包含防踢被智能检测模块的智能婴儿床系统，其特征在于，还包括下旋转器件(1)，上旋转器件(2)，竖直支杆(3)，水平支杆(4)，滑动调节开关(6)，亚光灯带(7)，按键开关(8)和报警单元(10)，所述水平支杆(4)上布置有红外线检测单元(5)，控制单元(9)，滑动调节开关(6)和亚光灯带(7)，水平支杆(4)的一端与上旋转器件(2)连接，可以折叠收纳，所述竖直支杆(3)由按键开关(8)和报警单元(10)组成，竖直支杆(3)的上端与上旋转器件(2)连接，所述红外线检测单元(5)，滑动调节开关(6)，亚光灯带(7)，按键开关(8)，控制单元(9)和告警单元(10)通过塑封导线进行信号交互。
6.一种基于权利要求1-5之一所述的一种包含防踢被智能检测模块的智能婴儿床系统的检测方法，包括如下步骤：S1：初始化状态，启动踢被检测功能，等待一段时间后红外线检测单元(5)进行采集数据和控制单元(9)进行分析；
S3：通过采集的数据进行分析，得到婴儿头部及躯干暴露的位置，得到婴儿的当前睡姿；
S4：进入到监控状态：每隔一段时间检测一次并采集数据，对采集的数据进行分析，判别婴儿状态及移动情况，通过计算出的环境温度和非环境温度区别人体和非人体热源；
S5：根据环境温度和非环境温度以及婴儿状态及移动情况，判断婴儿是否有翻身或移动，根据前后检测到的温度之差，判断是否有踢被情况发生；
S6：检测到踢被情况发生，开始累计计数，然后重新检测，累计到10次启动报警；
S7：持续报警，等待用户处理；用户处理完毕，盖好被子并启动检测踢被按键；
7.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于，步骤S2还包括如下步骤：
S11：通过采集到的帧数据，找到最大值和最小值以及差值，获取当前检测区域内的温度；
S12：求得帧数据中所有数值与最小值的差值，得到新的矩阵，在新矩阵当中计算出最小的5个值得个数，然后换算成环境温度值。
8.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于，计算非环境温度及当前婴儿状态过程包括如下步骤：踢被检测开始时，会在启动防踢被检测模块后停滞3S进行检测，就是将干扰热源移出检测区域，使得初始化阶段获得较为稳定的矩阵数据。
S21：检测帧数据中出现温度最高值的区域，因为传感器距离床体的高度为1m以上，所以检测到的热源温度低于真实温度，且温度最高值的区域周边数值均高于其他区域数值，计算矩阵中不同位置的温度变化曲线，通过计算最为陡峭的斜率变化和热源对应的空间面积，从而判断是否为婴儿头部。
S22：根据用户初始设置婴儿的信息，在分析过程中，大致计算出婴儿的体积大小及位置分布。
9.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于，步骤S6还包括如下步骤：根据报警等级和温度差判断是否报警：报警等级分为三档，用户根据季节情况和天气温度输入温度差的档位，控制单元根据检测的温度差启动对应的报警等级。
一种包含防踢被智能检测模块的智能婴儿床系统
技术领域
[0001] 本发明涉及智能婴儿床领域，具体涉及一种包含防踢被智能检测模块的智能婴儿床系统。
背景技术
[0002] 婴幼儿正处于发育阶段，神经系统发育不全，睡前受到刺激或者过度兴奋，容易产生泛化现象极易踢被子；有时候被子太厚或者衣服穿的太多，婴幼儿容易闷热出汗，也会导致婴幼儿踢被子。很多家长因此需要频繁性的照看，但是难免会有疏忽，因此婴幼儿因踢被子造成感冒生病是众多家长头痛不已的问题。
[0003] 目前市面上关于婴幼儿踢被子的检测产品和解决方案基本是通过红外传感器检测被窝温度变化或者通过特定的婴幼儿床上用品，来达到婴幼儿踢被子的检测，由于婴幼儿需要穿上特制的衣服，极大的限制了孩子的行为活动，并且普通的传感器通过检测温度的变化，反应时间慢，只能粗略检测是否踢被子，准确率低，误报率高，不能真正解决问题。现有的婴幼儿踢被检测系统，包括红外线检测单元和踢被报警单元，大多数红外检测单元由红外发射部分和红外接收部分组成，红外发射单元包括中央处理器以及与中央处理器连接的红外发射电路，红外发射电路包括红外发射管，红外发射管的前端连接有两个开关三极管，两个开关三极管分别与中央处理器的两个输出端口连接，中央处理器根据电路中电平的变化控制两个开关三极管的通、断；红外接收部分包括红外接收电路，红外接收电路与报警单元连接，红外接收电路接收并检测红外发射管发送的数据，数据检测正确时，红外接收电路向报警单元发送启动信号。
[0004] 此类产品多数是采用红外传感器的基本特性，检测被子内部的温度变化，当温度下降到某一阈值，产生温度差，从而发出报警信息，此方法过于粗糙，温度变化也需要一段反应时间，，且容易受到环境因素的干扰，无法辨别人体和非人热源的区别，简单的数据采集和算法分析无法做出准确判断，故检测结果的灵敏性和准确性都不高。
发明内容
[0005] 本发明的目的在于提供一种热电堆型红外线婴幼儿踢被检测系统，可以通过红外线阵列传感器将感应到物体及环境发射的红外线(热线)输出温度差图像并发送给控制单元做分析处理，通过分析实现精准检测婴幼儿踢被子的情况及身体暴露的面积和运动状态。
[0006] 本发明提供了一种包含防踢被智能检测模块的智能婴儿床系统，包括红外线检测单元和控制单元，红外线检测单元采集到的数据通过I2C总线传输给控制单元，控制单元对接收到的数据进行分析，得出当前检测区域内婴幼儿踢被子的实时情况。
[0007] 进一步地，红外线检测单元选用红外阵列传感器AMG8853。
[0008] 进一步地，控制单元选用STM32F030。
[0009] 进一步地，红外线检测单元完成对人体和区域温度的检测，每秒采集检测区域10帧或12帧的图像数据，每帧数据以8*8的矩阵显示，呈现出绝对温度分布，图像数据传送给控制单元，通过控制单元对采集的矩阵数据进行轮询分析，实现对人体的识别，有效区分人和非人的热源，同时能够检测视角内的人体数量和位置，以及视角内人的姿势和移动方向。
[0010] 进一步地，，还包括下旋转器件，上旋转器件，竖直支杆，水平支杆，滑动调节开关，亚光灯带，按键开关和报警单元，所述水平支杆上布置有红外线检测单元，控制单元，滑动调节开关和亚光灯带，水平支杆的一端与上旋转器件连接，可以折叠收纳，所述竖直支杆由按键开关和报警单元组成，竖直支杆的上端与下旋转器件连接，可旋转收纳，所述红外线检测单元，滑动调节开关，亚光灯带，按键开关，控制单元和告警单元通过塑封导线进行信号交互。
[0011] 另一方面，一种包含防踢被智能检测模块的智能婴儿床系统的检测方法，包括如下步骤：
[0012] S1：初始化状态，启动踢被检测功能，等待一段时间后红外线检测单元进行采集数据和控制单元进行分析；
[0013] S2：计算出环境温度和非环境温度；
[0014] S3：通过采集的数据进行分析，得到婴儿头部及躯干暴露的位置，得到婴儿的当前睡姿；
[0015] S4：进入到监控状态：每隔一段时间检测一次并采集数据，对采集的数据进行分析，判别婴儿状态及移动情况，通过计算出的环境温度和非环境温度区别人体和非人体热源；
[0016] S5：根据环境温度和非环境温度以及婴儿状态及移动情况，判断婴儿是否有翻身或移动，根据前后检测到的温度之差，判断是否有踢被情况发生；
[0017] S6：检测到踢被情况发生，开始累计计数，然后重新检测，累计到10次启动报警；
[0018] S7：持续报警，等待用户处理；用户处理完毕，盖好被子并启动检测踢被按键；
[0019] S8：回到步骤S1。
[0020] 进一步地，步骤S2还包括如下步骤：
[0021] S11：通过采集到的帧数据，找到最大值和最小值以及差值，获取当前检测区域内的温度；
[0022] S12：求得帧数据中所有数值与最小值的差值，得到新的矩阵，在新矩阵当中计算出最小的5个值得个数，然后换算成环境温度值。
[0023] 进一步地，计算非环境温度及当前婴儿状态过程包括如下步骤：
[0024] 踢被检测开始时，会在启动防踢被检测模块后停滞3S进行检测，就是将干扰热源移出检测区域，使得初始化阶段获得较为稳定的矩阵数据。
[0025] S21：检测帧数据中出现温度最高值的区域，因为传感器距离床体的高度为1m以上，所以检测到的热源温度低于真实温度，且温度最高值的区域周边数值均高于其他区域数值，计算矩阵中不同位置的温度变化曲线，通过计算最为陡峭的斜率变化和热源对应的空间面积，从而判断是否为婴儿头部。
[0026] S22：根据用户初始设置婴儿的信息，在分析过程中，大致计算出婴儿的体积大小及位置分布。
[0027] 进一步地，步骤S6还包括如下步骤：根据报警等级和温度差判断是否报警：报警等级分为三档，用户可根据季节情况和天气温度键盘输入温度差的档位，控制单元根据检测的温度差启动对应的报警等级。
附图说明
[0028] 图1为本发明智能婴儿床系统结构示意图；
[0029] 图2为本发明红外线阵列传感器检测区域的示意图；
[0030] 图3为本发明红外线阵列传感器的原理图；
[0031] 图4为本发明控制单元的部分原理图；
[0032] 图5为本发明智能婴儿床系统工作方法流程图。
具体实施方式
[0033] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0034] 如图1所示，一种包含防踢被智能检测模块的智能婴儿床系统，包括下旋转器件1，上旋转器件2，竖直的支杆3，水平支杆4，红外阵列传感器5，滑动调节开关6，亚光灯带7，按键开关8，控制单元9和报警单元10，所述水平支杆4包括红外阵列传感器5，控制单元9，滑动调节开关6和亚光灯带7，水平支杆4一端与上旋转器件2连接，可以折叠收纳，所述竖直支杆3包括按键开关8和报警单元10，竖直支杆3上端连接上旋转器件2，下端与下旋转器件1连接，可旋转收纳，所述红外阵列传感器5，滑动调节开关6，亚光灯带7，按键开关8，控制单元9和告警单元10通过塑封导线进行信号交互。设备上有指示灯，移动终端通过消息和语音接收报警信息。
[0035] 利用下旋转器件1和上旋转器件2，将竖直支杆3和水平支杆4调整到指定位置，旋转到指定位置时旋转器内部有卡合到位的提示音，使得水平支杆4顶端的红外阵列传感器5距离床板的垂直距离为90cm-110cm，其检测区域如图2所示，红外阵列传感器5与控制单元9通过I2C进行连接，原理图如图3和图4所示，按键开关8开启时，控制单元9会对红外阵列传感器5采集的数据进行算法分析，从而判断婴幼儿是否踢被及身体裸漏的程度，滑动调节开关6可以通过滑动操作来调节亚光灯带7的亮度，光线柔和，起到小夜灯的作用，不会影响孩子睡眠，当控制单元9分析得出当前属于踢被，会将报警信号发送给报警单元10和移动终端的APP上，报警单元10会通过闪烁的灯光进行告警。
[0036] 本发明的核心部分分为两部分，一是红外线检测单元，以红外阵列传感器AMG8853为核心，二是控制单元，以STM32F030为核心，红外线检测单元采用陶瓷封装，使得其有良好的密封性，可实现电波干扰阻断，从而获得稳定可靠的原始数据，传感器采集到的数据通过I2C传输给控制单元，通过特定的算法分析，得出当前检测区域内婴幼儿踢被子的实时情况。
[0037] 现有的婴幼儿踢被检测系统多采用焦点型或量子型红外传感器，检测结果只能是某一点状区域内的温度，算法处理上无法区别人体和非人热源，从而得到的结果容易有很大的外界环境干扰，导致误报率高，反应速度缓慢。本发明采用的红外线阵列传感器(Grid-EYE AMG8853)可以完成对人体和区域温度的检测，每秒能够采集检测区域10帧或12帧的图像数据，每帧数据以8*8的矩阵显示，呈现出绝对温度分布，通过将电平信号直接引入到MCU，通过控制单元(STM32F030)对采集的矩阵数据进行轮询分析，可以实现对人体的识别，有效区分人和非人的热源，同时能够检测视角内的人体数量和位置，以及视角内人的姿势和移动方向，有效降低外界坏境的干扰，减少误触发的概率，精准的计算出当前检测区域内，婴幼儿踢被状态和踢被程度，反应速度快，检测结果精准。
[0038] 本发明在通过红外阵列传感器采集数据后的分析方法在处理以下两种情况时具有更加科学和人性化的处理，一是随着婴幼儿年龄的增长，身体的发育，检测区域内的热源分布情况发生变化，比出厂时设置的检测方式出现偏差，导致误报，此时家长可通过指定的操作方法对检测状态进行较准，只需在误差较准时调整一次即可；二是市面上的婴儿床大都有底板升降功能，床板距离传感器的垂直高度直接影响着检测区域的面积和检测结果的精准性，本发明可适应不同的高度，做出检测区域面积大小的调整，可以避免因检测区域面积大小的变化，而导致漏报或误报的情况，从而保证检测结果的精准性。
[0039] 下面介绍检测方法的过程：
[0040] 基于防踢被智能检测模块的检测方法，包括如下步骤：
[0041] S1：开始初始化状态，启动踢被检测功能，等待3S后进行采集和分析；
[0042] S2：计算出环境温度和非环境温度；
[0043] S3：通过采集的数据进行分析，得到婴儿头部及躯干暴露的位置，得到婴儿的当前睡姿；
[0044] S4：进入到监控状态：每隔1S检测一次并采集数据，对采集的数据进行分析，判别婴儿状态及移动情况，通过计算出的环境温度和非环境温度区别人体和非人体热源；
[0045] S5：根据环境温度和非环境温度以及婴儿状态及移动情况，判断婴儿是否有翻身或移动，根据前后检测到的温度之差，判断是否有踢被情况发生；
[0046] S6：检测到踢被情况发生，开始累计计数，然后重新检测，累计到10次启动报警；
[0047] S7：持续报警，等待用户处理；用户处理完毕，盖好被子并启动检测踢被按键；
[0048] S8：回到步骤S1。
[0049] 假设当前防踢被智能检测模块离床板的垂直距离设置为110cm，初始化阶段记录8*8的原始矩阵数据，检测阶段调整为6*8的矩阵数据，物理检测空间刚好覆盖床体所占空间。
[0050] 计算环境温度的过程如下：
[0051] S11：通过采集到的帧数据，获取当前检测区域内的温度；
[0052] 例如：如下的帧数据，找到最大值和最小值以及差值，下表数据每一个数值相当于0.25℃，max＝20.25℃，min＝14.25℃，difference＝6℃。
[0053] max:81,min:57
[0054]
[0055]
[0056] S12：求得所有数值与最小值的差值，得到新的矩阵，在新矩阵当中计算出最小的5个值得个数，个数就是权重，然后除以个数总数，比如0有3个，1有1个，2有4个，3有6个，4有14个，temperature＝(2.9+57)*0.25＝14.9℃，即当前环境温度大致在15℃左右。
[0057]
[0058] 计算非环境温度及当前婴儿状态过程如下：
[0059] 踢被检测开始时，会在启动防踢被检测模块后停滞3S进行检测，就是将干扰热源移出检测区域，使得初始化阶段获得较为稳定的矩阵数据。
[0060] S21：当前检测区域内，下表左下角出现温度最高值，因为传感器距离床体的高度为1m以上，所以检测到的热源温度低于真实温度，且其周边数值均高于其他区域数值，计算矩阵中不同位置的温度变化曲线，左下角呈现最为陡峭的斜率变化，且通过计算得知左下角热源对应的空间面积，从而判断是否为婴儿头部。考虑到红外线阵列传感器(Grid-EYE AMG8853)的辐射面积，并结合采集的数据矩阵与被检测的面积的关系，将8*8的矩阵剔除第一行和最后一行，形成6*8矩阵。
[0061] start monitor fix i2c data！diff:15
[0062]
[0063]
[0064] S22：用户会在APP端设置婴儿的信息，在系统启动时，已经获取到的婴儿年龄，在分析过程中，大致计算出婴儿的体积大小及位置分布。
[0065] 根据报警等级和温度差判断是否报警：报警等级分为三档，用户可根据季节情况和天气温度键盘输入温度差的档位，控制单元根据检测的温度差启动对应的报警等级。
[0066] 最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
