平衡車使用者的識別方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本公開是關(guān)于一種平衡車使用者的識別方法及裝置，其中，平衡車使用者的識別方法包括：獲取當(dāng)前用戶的狀態(tài)信息；根據(jù)上述狀態(tài)信息提取移動狀態(tài)用戶基于步態(tài)的生物特征信息，并將提取的基于步態(tài)的生物特征信息與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息進行匹配；將與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息相匹配的用戶識別為平衡車使用者。本公開實施例，通過將提取的基于步態(tài)的生物特征信息與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息進行匹配，可以識別出平衡車使用者，由于提取的基于步態(tài)的生物特征信息具有很高的準(zhǔn)確率，因此，本實施例提供的識別方法可以準(zhǔn)確地識別出平衡車的使用者。
【專利說明】
平衡車使用者的識別方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本公開涉及平衡車技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種平衡車使用者的識別方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]平衡車，又叫體感車、思維車、攝位車等，目前主要有獨輪和雙輪兩類。其運作原理主要是建立在一種被稱為“動態(tài)穩(wěn)定(Dynamic Stabilizat1n)”的基本原理上，利用車體內(nèi)部的陀螺儀和加速度傳感器，來檢測車體姿態(tài)的變化，并利用伺服控制系統(tǒng)，精確地驅(qū)動電機進行相應(yīng)的調(diào)整，以保持系統(tǒng)的平衡，是現(xiàn)代人用來作為代步工具、休閑娛樂的一種新型的綠色環(huán)保的產(chǎn)物。
[0003]平衡車的出現(xiàn)極大地方便了人們的日常出行，同時，平衡車作為一種交通工具在一些場合使用受到限制，例如，一些辦公區(qū)域和公共場所不允許駕駛平衡車。如果在無人駕駛的情況下，可以控制平衡車自動跟隨使用者移動，是非常方便且有必要的。但是，實現(xiàn)平衡車自動跟隨使用者移動的前提是要準(zhǔn)確地識別出平衡車的使用者，因此，如何準(zhǔn)確地識別出平衡車的使用者是目前急需解決的技術(shù)問題之一。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為克服相關(guān)技術(shù)中存在的問題，本公開提供一種平衡車使用者的識別方法及裝置。
[0005]根據(jù)本公開實施例的第一方面，提供一種平衡車使用者的識別方法，包括:
[0006]獲取當(dāng)前用戶的狀態(tài)信息；
[0007]根據(jù)所述狀態(tài)信息提取移動狀態(tài)用戶基于步態(tài)的生物特征信息，并將提取的所述基于步態(tài)的生物特征信息與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息進行匹配；
[0008]將與所述預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息相匹配的用戶識別為平衡車使用者。
[0009]在一實施例中，所述方法還包括:
[0010]根據(jù)所述狀態(tài)信息獲取靜止?fàn)顟B(tài)用戶的紅外圖像特征描述符，并將獲取的所述紅外圖像特征描述符與預(yù)存的紅外圖像特征描述符進行匹配；
[0011]將與所述預(yù)存的紅外圖像特征描述符相匹配的用戶識別為平衡車使用者。
[0012]在一實施例中，所述方法還包括:
[0013]采集所述平衡車使用者的步態(tài)圖像序列；
[0014]對所述步態(tài)圖像序列進行特征提取，獲得基于步態(tài)的生物特征信息；
[0015]保存所述基于步態(tài)的生物特征信息。
[0016]在一實施例中，所述方法還包括:
[0017]采集所述平衡車使用者的紅外圖像；
[0018]對所述紅外圖像進行特征提取，獲得紅外圖像特征描述符；
[0019]保存所述紅外圖像特征描述符。
[0020]在一實施例中，其特征在于，所述方法還包括:
[0021]在所述將與所述預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息相匹配的用戶識別為平衡車使用者之后，確定所述平衡車使用者的移動方向和移動速度；
[0022]根據(jù)所述平衡車使用者的移動方向和移動速度驅(qū)動平衡車跟隨所述平衡車使用者移動。
[0023]根據(jù)本公開實施例的第二方面，提供一種平衡車使用者的識別裝置，包括:
[0024]獲取模塊，被配置為獲取當(dāng)前用戶的狀態(tài)信息；
[0025]提取匹配模塊，被配置為根據(jù)所述獲取模塊獲取的所述狀態(tài)信息提取移動狀態(tài)用戶基于步態(tài)的生物特征信息，并將提取的所述基于步態(tài)的生物特征信息與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息進行匹配；
[0026]第一識別模塊，被配置為將與所述預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息相匹配的用戶識別為平衡車使用者。
[0027]在一實施例中，所述裝置還包括:
[0028]獲取匹配模塊，被配置為根據(jù)所述獲取模塊獲取的所述狀態(tài)信息獲取靜止?fàn)顟B(tài)用戶的紅外圖像特征描述符，并將獲取的所述紅外圖像特征描述符與預(yù)存的紅外圖像特征描述符進行匹配；
[0029]第二識別模塊，被配置為將與所述預(yù)存的紅外圖像特征描述符相匹配的用戶識別為平衡車使用者。
[0030]在一實施例中，所述裝置還包括:
[0031]第一采集模塊，被配置為采集所述平衡車使用者的步態(tài)圖像序列；
[0032]第一提取模塊，被配置為對所述第一采集模塊采集到的所述步態(tài)圖像序列進行特征提取，獲得基于步態(tài)的生物特征信息；
[0033]第一保存模塊，被配置為保存所述第一提取模塊獲得的所述基于步態(tài)的生物特征
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[0034]在一實施例中，所述裝置還包括:
[0035]第二采集模塊，被配置為采集所述平衡車使用者的紅外圖像；
[0036]第二提取模塊，被配置為對所述第二采集模塊采集到的所述紅外圖像進行特征提取，獲得紅外圖像特征描述符；
[0037]第二保存模塊，被配置為保存所述第二提取模塊獲得的所述紅外圖像特征描述符。
[0038]在一實施例中，所述裝置還包括:
[0039]確定模塊，被配置為在所述將與所述預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息相匹配的用戶識別為平衡車使用者之后，確定所述平衡車使用者的移動方向和移動速度；
[0040]驅(qū)動模塊，被配置為根據(jù)所述確定模塊確定的所述平衡車使用者的移動方向和移動速度驅(qū)動平衡車跟隨所述平衡車使用者移動。
[0041]根據(jù)本公開實施例的第三方面，提供一種平衡車使用者的識別裝置，包括:
[0042]處理器；
[0043]用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；
[0044]其中，處理器被配置為:
[0045]獲取當(dāng)前用戶的狀態(tài)信息；
[0046]根據(jù)所述狀態(tài)信息提取移動狀態(tài)用戶基于步態(tài)的生物特征信息，并將提取的所述基于步態(tài)的生物特征信息與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息進行匹配；
[0047]將與所述預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息相匹配的用戶識別為平衡車使用者。
[0048]本公開的實施例提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果:通過將提取的基于步態(tài)的生物特征信息與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息進行匹配，可以識別出平衡車使用者，由于提取的基于步態(tài)的生物特征信息具有很高的準(zhǔn)確率，因此，本實施例提供的識別方法可以準(zhǔn)確地識別出平衡車的使用者。
[0049]通過將獲取的紅外圖像特征描述符與預(yù)存的紅外圖像特征描述符進行匹配，可以識別出平衡車使用者，由于獲取的紅外圖像特征描述符具有很高的準(zhǔn)確率，因此，本實施例提供的識別方法可以準(zhǔn)確地識別出平衡車的使用者。
[0050]通過對采集的步態(tài)圖像序列進行特征提取，以獲得并保存提取到的基于步態(tài)的生物特征信息，從而為后續(xù)識別平衡車的使用者提供了條件。
[0051]通過對采集的紅外圖像進行特征提取，以獲得并保存紅外圖像特征描述符，從而為后續(xù)識別平衡車的使用者提供了條件。
[0052]通過驅(qū)動平衡車跟隨平衡車使用者移動，避免了在無人駕駛的情況下需要用戶手提平衡車的情況，為用戶使用平衡車帶來了極大的方便。
[0053]應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。
【附圖說明】
[0054]此處的附圖被并入說明書中并構(gòu)成本說明書的一部分，示出了符合本發(fā)明的實施例，并與說明書一起用于解釋本發(fā)明的原理。
[0055]圖1是根據(jù)一示例性實施例示出的一種平衡車使用者的識別方法的流程圖。
[0056]圖2是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種平衡車使用者的識別方法的流程圖。
[0057]圖3是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種平衡車使用者的識別方法的流程圖。
[0058]圖4是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種平衡車使用者的識別方法的流程圖。
[0059]圖5是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種平衡車使用者的識別方法的流程圖。
[0060]圖6是根據(jù)一示例性實施例示出的一種平衡車使用者的識別裝置的框圖。
[0061]圖7是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種平衡車使用者的識別裝置的框圖。
[0062]圖8是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種平衡車使用者的識別裝置的框圖。
[0063]圖9是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種平衡車使用者的識別裝置的框圖。
[0064]圖10是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種平衡車使用者的識別裝置的框圖。
[0065]圖11是根據(jù)一示例性實施例示出的一種適用于平衡車使用者的識別裝置的框圖。
【具體實施方式】
[0066]這里將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數(shù)字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式并不代表與本發(fā)明相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權(quán)利要求書中所詳述的、本發(fā)明的一些方面相一致的裝置和方法的例子。
[0067]圖1是根據(jù)一示例性實施例示出的一種平衡車使用者的識別方法的流程圖，該平衡車使用者的識別方法可應(yīng)用于平衡車上，該實施例描述的是用戶在正常行走過程中，平衡車如何識別出使用者的過程，如圖1所示，該識別方法包括以下步驟S101-S103:
[0068]在步驟SlOl中，獲取當(dāng)前用戶的狀態(tài)信息。
[0069]在該實施例中，當(dāng)前用戶是指平衡車附近的用戶，即與平衡車之間的距離在預(yù)設(shè)距離例如200cm以內(nèi)的用戶。當(dāng)前用戶的狀態(tài)信息可以包括移動狀態(tài)和靜止?fàn)顟B(tài)。
[0070]在步驟S102中，根據(jù)上述狀態(tài)信息提取移動狀態(tài)用戶基于步態(tài)的生物特征信息，并將提取的基于步態(tài)的生物特征信息與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息進行匹配。
[0071]在該實施例中，在獲取當(dāng)前用戶的狀態(tài)信息后，可以獲知哪些用戶是移動狀態(tài)用戶，針對移動狀態(tài)用戶可以利用紅外熱成像技術(shù)提取其基于步態(tài)的生物特征信息，其中，基于步態(tài)的生物特征信息可以包括但不限于步頻，步幅，下肢各關(guān)節(jié)位移、速度、角度，步速，以及步長中的一種或幾種特征信息。
[0072]在該實施例中，通過集成在平衡車中的人體紅外成像儀提取移動狀態(tài)用戶基于步態(tài)的生物特征信息，可以把不可見的體表溫度轉(zhuǎn)化為可視的、可定量的紅外熱圖像，能夠有效消除復(fù)雜背景、光照變化等外界干擾因素的影響，從而可以獲取更為準(zhǔn)確的基于步態(tài)的生物特征信息。
[0073]在提取移動狀態(tài)用戶基于步態(tài)的生物特征信息之后，可以采用相似度匹配算法將提取的基于步態(tài)的生物特征信息與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息進行匹配，若二者的相似度達到預(yù)設(shè)閾值例如80%，則表明二者相匹配，否則，二者不匹配。
[0074]在步驟S103中，將與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息相匹配的用戶識別為平衡車使用者。
[0075]在該實施例中，將與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息相匹配的用戶識別為平衡車使用者，識別準(zhǔn)確率高。
[0076]上述平衡車使用者的識別方法實施例，通過將提取的基于步態(tài)的生物特征信息與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息進行匹配，可以識別出平衡車使用者，由于提取的基于步態(tài)的生物特征信息具有很高的準(zhǔn)確率，因此，本實施例提供的識別方法可以準(zhǔn)確地識別出平衡車的使用者。
[0077]圖2是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種平衡車使用者的識別方法的流程圖，該實施例描述的是用戶在靜止不動時，平衡車如何識別出使用者的過程，如圖2所示，在步驟SlOl之后，還可以包括如下步驟:
[0078]在步驟S201中，根據(jù)上述狀態(tài)信息獲取靜止?fàn)顟B(tài)用戶的紅外圖像特征描述符，并將獲取的紅外圖像特征描述符與預(yù)存的紅外圖像特征描述符進行匹配。
[0079]在該實施例中，在獲取當(dāng)前用戶的狀態(tài)信息后，可以獲知哪些用戶是靜止?fàn)顟B(tài)用戶，針對靜止?fàn)顟B(tài)用戶可以采用預(yù)設(shè)算法例如傅立葉算法或小波算法獲取其紅外圖像特征描述符，其中，靜止?fàn)顟B(tài)用戶的紅外圖像特征描述符可以包括靜止?fàn)顟B(tài)用戶圖像的形狀特征。
[0080]在獲取靜止?fàn)顟B(tài)用戶的紅外圖像特征描述符之后，可以將采用相似度匹配算法獲取的紅外圖像特征描述符與預(yù)存的紅外圖像特征描述符進行匹配，若二者的相似度達到預(yù)設(shè)閾值例如70%，則表明二者相匹配，否則，二者不匹配。
[0081]在步驟S202中，將與預(yù)存的紅外圖像特征描述符相匹配的用戶識別為平衡車使用者。
[0082]在該實施例中，采用紅外成像技術(shù)利用人體的熱輻射獲取靜止用戶的紅外圖像特征描述符，這樣可以將實際環(huán)境中產(chǎn)生熱輻射的干擾因素排除在外，避免了普通成像因為光照等因素造成的圖像特征提取困難等情況，從而可以獲取準(zhǔn)確的紅外圖像特征描述符。
[0083]上述平衡車使用者的識別方法實施例，通過將獲取的紅外圖像特征描述符與預(yù)存的紅外圖像特征描述符進行匹配，可以識別出平衡車使用者，由于獲取的紅外圖像特征描述符具有很高的準(zhǔn)確率，因此，本實施例提供的識別方法可以準(zhǔn)確地識別出平衡車的使用者。
[0084]圖3是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種平衡車使用者的識別方法的流程圖，如圖3所示，在步驟S102之前，該識別方法還可以包括如下步驟:
[0085]在步驟S301中，采集平衡車使用者的步態(tài)圖像序列。
[0086]在該實施例中，可以通過集成在平衡車中的人體紅外成像儀在無外界因素干擾的條件下采集平衡車使用者的步態(tài)圖像序列，這樣可以很好地屏蔽背景輻射對人體紅外成像儀的干擾，從而可以采集到使用者準(zhǔn)確的步態(tài)圖像序列。
[0087]在步驟S302中，對步態(tài)圖像序列進行特征提取，獲得基于步態(tài)的生物特征信息。
[0088]在步驟S303中，保存基于步態(tài)的生物特征信息。
[0089]上述實施例，通過對采集的步態(tài)圖像序列進行特征提取，以獲得并保存提取到的基于步態(tài)的生物特征信息，從而為后續(xù)識別平衡車的使用者提供了條件。
[0090]圖4是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種平衡車使用者的識別方法的流程圖，如圖4所示，在步驟S201之前，該識別方法還可以包括如下步驟:
[0091]在步驟S401中，采集平衡車使用者的紅外圖像。
[0092]在該實施例中，可以通過集成在平衡車中的人體紅外成像儀在無外界因素干擾的條件下采集平衡車使用者的紅外圖像，這樣可以很好地屏蔽背景輻射對人體紅外成像儀的干擾，從而可以獲得使用者高分辨率的紅外圖像。
[0093]在步驟S402中，對紅外圖像進行特征提取，獲得紅外圖像特征描述符。
[0094]在采集到紅外圖像之后，可以利用預(yù)設(shè)算法例如傅立葉算法、小波算法等獲得使用者的紅外圖像特征描述符。
[0095]在步驟S403中，保存紅外圖像特征描述符。
[0096]上述實施例，通過對采集的紅外圖像進行特征提取，以獲得并保存紅外圖像特征描述符，從而為后續(xù)識別平衡車的使用者提供了條件。
[0097]圖5是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種平衡車使用者的識別方法的流程圖，如圖5所示，在步驟SI 03之后，該識別方法還可以包括如下步驟:
[0098]在步驟S501中，確定平衡車使用者的移動方向和移動速度。
[0099]在步驟S502中，根據(jù)平衡車使用者的移動方向和移動速度驅(qū)動平衡車跟隨平衡車使用者移動。
[0100]在該實施例中，在識別出平衡車使用者之后，可以根據(jù)平衡車使用者的移動方向和移動速度驅(qū)動平衡車跟隨平衡車使用者移動，從而避免了在無人駕駛的情況下需要用戶手提平衡車的情況，為用戶使用平衡車帶來了極大的方便。
[0101]上述實施例，通過驅(qū)動平衡車跟隨平衡車使用者移動，避免了在無人駕駛的情況下需要用戶手提平衡車的情況，為用戶使用平衡車帶來了極大的方便。
[0102]與前述平衡車使用者的識別方法實施例相對應(yīng)，本公開還提供了平衡車使用者的識別裝置實施例。
[0103]圖6是根據(jù)一示例性實施例示出的一種平衡車使用者的識別裝置的框圖，如圖6所示，該平衡車使用者的識別裝置包括:獲取模塊61、提取匹配模塊62和第一識別模塊63。
[0104]獲取模塊61被配置為獲取當(dāng)前用戶的狀態(tài)信息。
[0105]在該實施例中，當(dāng)前用戶是指平衡車附近的用戶，即與平衡車之間的距離在預(yù)設(shè)距離例如200cm以內(nèi)的用戶。當(dāng)前用戶的狀態(tài)信息可以包括移動狀態(tài)和靜止?fàn)顟B(tài)。
[0106]提取匹配模塊62被配置為根據(jù)獲取模塊61獲取的狀態(tài)信息提取移動狀態(tài)用戶基于步態(tài)的生物特征信息，并將提取的基于步態(tài)的生物特征信息與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息進行匹配。
[0107]在該實施例中，在獲取當(dāng)前用戶的狀態(tài)信息后，可以獲知哪些用戶是移動狀態(tài)用戶，針對移動狀態(tài)用戶可以利用紅外熱成像技術(shù)提取其基于步態(tài)的生物特征信息，其中，基于步態(tài)的生物特征信息可以包括但不限于步頻，步幅，下肢各關(guān)節(jié)位移、速度、角度，步速，以及步長中的一種或幾種特征信息。
[0108]在該實施例中，通過集成在平衡車中的人體紅外成像儀提取移動狀態(tài)用戶基于步態(tài)的生物特征信息，可以把不可見的體表溫度轉(zhuǎn)化為可視的、可定量的紅外熱圖像，能夠有效消除復(fù)雜背景、光照變化等外界干擾因素的影響，從而可以獲取更為準(zhǔn)確的基于步態(tài)的生物特征信息。
[0109]在提取移動狀態(tài)用戶基于步態(tài)的生物特征信息之后，可以采用相似度匹配算法將提取的基于步態(tài)的生物特征信息與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息進行匹配，若二者的相似度達到預(yù)設(shè)閾值例如80%，則表明二者相匹配，否則，二者不匹配。
[0110]第一識別模塊63被配置為將與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息相匹配的用戶識別為平衡車使用者。
[0111]在該實施例中，將與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息相匹配的用戶識別為平衡車使用者，識別準(zhǔn)確率高。
[0112]如圖6所示的裝置用于實現(xiàn)上述如圖1所示的方法流程，涉及到的相關(guān)內(nèi)容描述相同，此處不贅述。
[0113]上述平衡車使用者的識別裝置實施例，通過將提取的基于步態(tài)的生物特征信息與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息進行匹配，可以識別出平衡車使用者，由于提取的基于步態(tài)的生物特征信息具有很高的準(zhǔn)確率，因此，本實施例提供的識別方法可以準(zhǔn)確地識別出平衡車的使用者。
[0114]圖7是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種平衡車使用者的識別裝置的框圖，如圖7所示，在上述圖6所示實施例的基礎(chǔ)上，該裝置還可以包括:獲取匹配模塊64和第二識別模塊65。
[0115]獲取匹配模塊64被配置為根據(jù)獲取模塊61獲取的狀態(tài)信息獲取靜止?fàn)顟B(tài)用戶的紅外圖像特征描述符，并將獲取的紅外圖像特征描述符與預(yù)存的紅外圖像特征描述符進行匹配。
[0116]在該實施例中，在獲取當(dāng)前用戶的狀態(tài)信息后，可以獲知哪些用戶是靜止?fàn)顟B(tài)用戶，針對靜止?fàn)顟B(tài)用戶可以采用預(yù)設(shè)算法例如傅立葉算法或小波算法獲取其紅外圖像特征描述符，其中，靜止?fàn)顟B(tài)用戶的紅外圖像特征描述符可以包括靜止?fàn)顟B(tài)用戶圖像的形狀特征。
[0117]在獲取靜止?fàn)顟B(tài)用戶的紅外圖像特征描述符之后，可以將采用相似度匹配算法獲取的紅外圖像特征描述符與預(yù)存的紅外圖像特征描述符進行匹配，若二者的相似度達到預(yù)設(shè)閾值例如70%，則表明二者相匹配，否則，二者不匹配。
[0118]第二識別模塊65被配置為將與預(yù)存的紅外圖像特征描述符相匹配的用戶識別為平衡車使用者。
[0119]在該實施例中，采用紅外成像技術(shù)利用人體的熱輻射獲取靜止用戶的紅外圖像特征描述符，這樣可以將實際環(huán)境中產(chǎn)生熱輻射的干擾因素排除在外，避免了普通成像因為光照等因素造成的圖像特征提取困難等情況，從而可以獲取準(zhǔn)確的紅外圖像特征描述符。
[0120]如圖7所示的裝置用于實現(xiàn)上述如圖2所示的方法流程，涉及到的相關(guān)內(nèi)容描述相同，此處不贅述。
[0121]上述平衡車使用者的識別裝置實施例，通過將獲取的紅外圖像特征描述符與預(yù)存的紅外圖像特征描述符進行匹配，可以識別出平衡車使用者，由于獲取的紅外圖像特征描述符具有很高的準(zhǔn)確率，因此，本實施例提供的識別方法可以準(zhǔn)確地識別出平衡車的使用者。
[0122]圖8是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種平衡車使用者的識別裝置的框圖，如圖8所示，在上述圖6所示實施例的基礎(chǔ)上，該裝置還可以包括:第一采集模塊81、第一提取模塊82和第一保存模塊83。
[0123]第一采集模塊81被配置為采集平衡車使用者的步態(tài)圖像序列。
[0124]在該實施例中，可以通過集成在平衡車中的人體紅外成像儀在無外界因素干擾的條件下采集平衡車使用者的步態(tài)圖像序列，這樣可以很好地屏蔽背景輻射對人體紅外成像儀的干擾，從而可以采集到使用者準(zhǔn)確的步態(tài)圖像序列。
[0125]第一提取模塊82被配置為對第一采集模塊81采集到的步態(tài)圖像序列進行特征提取，獲得基于步態(tài)的生物特征信息。
[0126]第一保存模塊83被配置為保存第一提取模塊82獲得的基于步態(tài)的生物特征信息。
[0127]如圖8所示的裝置用于實現(xiàn)上述如圖3所示的方法流程，涉及到的相關(guān)內(nèi)容描述相同，此處不贅述。
[0128]上述實施例，通過對采集的步態(tài)圖像序列進行特征提取，以獲得并保存提取到的基于步態(tài)的生物特征信息，從而為后續(xù)識別平衡車的使用者提供了條件。
[0129]圖9是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種平衡車使用者的識別裝置的框圖，如圖9所示，在上述圖7所示實施例的基礎(chǔ)上，該裝置還可包括:第二采集模塊91、第二提取模塊92和第二保存模塊93。
[0130]第二采集模塊91被配置為采集平衡車使用者的紅外圖像。
[0131]在該實施例中，可以通過集成在平衡車中的人體紅外成像儀在無外界因素干擾的條件下采集平衡車使用者的紅外圖像，這樣可以很好地屏蔽背景輻射對人體紅外成像儀的干擾，從而可以獲得使用者高分辨率的紅外圖像。
[0132]第二提取模塊92被配置為對第二采集模塊91采集到的紅外圖像進行特征提取，獲得紅外圖像特征描述符。
[0133]在采集到紅外圖像之后，可以利用預(yù)設(shè)算法例如傅立葉算法、小波算法等獲得使用者的紅外圖像特征描述符。
[0134]第二保存模塊93被配置為保存第二提取模塊92獲得的紅外圖像特征描述符。
[0135]如圖9所示的裝置用于實現(xiàn)上述如圖7所示的方法流程，涉及到的相關(guān)內(nèi)容描述相同，此處不贅述。
[0136]上述實施例，通過對采集的紅外圖像進行特征提取，以獲得并保存紅外圖像特征描述符，從而為后續(xù)識別平衡車的使用者提供了條件。
[0137]圖10是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種平衡車使用者的識別裝置的框圖，如圖10所示，在上述圖6至圖9任一附圖所示實施例的基礎(chǔ)上，該裝置還可以包括:確定模塊94和驅(qū)動模塊95。
[0138]確定模塊94被配置為在將與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息相匹配的用戶識別為平衡車使用者之后，確定平衡車使用者的移動方向和移動速度。
[0139]驅(qū)動模塊95被配置為根據(jù)確定模塊94確定的平衡車使用者的移動方向和移動速度驅(qū)動平衡車跟隨平衡車使用者移動。
[0140]在該實施例中，在識別出平衡車使用者之后，可以根據(jù)平衡車使用者的移動方向和移動速度驅(qū)動平衡車跟隨平衡車使用者移動，從而避免了在無人駕駛的情況下需要用戶手提平衡車的情況，為用戶使用平衡車帶來了極大的方便。
[0141]如圖10所示的裝置用于實現(xiàn)上述如圖5所示的方法流程，涉及到的相關(guān)內(nèi)容描述相同，此處不贅述。
[0142]上述實施例，通過驅(qū)動平衡車跟隨平衡車使用者移動，避免了在無人駕駛的情況下需要用戶手提平衡車的情況，為用戶使用平衡車帶來了極大的方便。
[0143]關(guān)于上述實施例中的裝置，其中各個模塊、子模塊執(zhí)行操作的具體方式已經(jīng)在有關(guān)該方法的實施例中進行了詳細描述，此處將不做詳細闡述說明。
[0144]圖11是根據(jù)一示例性實施例示出的一種適用于平衡車使用者的識別裝置的框圖。例如，裝置1100可以是移動電話，計算機，數(shù)字廣播終端，消息收發(fā)設(shè)備，游戲控制臺，平板設(shè)備，醫(yī)療設(shè)備，健身設(shè)備，個人數(shù)字助理等。
[0145]參照圖11，裝置1100可以包括以下一個或多個組件:處理組件1102，存儲器1104，電源組件1106，多媒體組件1108，音頻組件1110，輸入/輸出(I /0)的接口 1112，傳感器組件1114，以及通信組件1116。
[0146]處理組件1102通?？刂蒲b置1100的整體操作，諸如與顯示，電話呼叫，數(shù)據(jù)通信，相機操作和記錄操作相關(guān)聯(lián)的操作。處理元件1102可以包括一個或多個處理器1120來執(zhí)行指令，以完成上述的方法的全部或部分步驟。此外，處理組件1102可以包括一個或多個模塊，便于處理組件1102和其他組件之間的交互。例如，處理部件1102可以包括多媒體模塊，以方便多媒體組件1108和處理組件1102之間的交互。
[0147]存儲器1104被配置為存儲各種類型的數(shù)據(jù)以支持在設(shè)備1100的操作。這些數(shù)據(jù)的示例包括用于在裝置1100上操作的任何應(yīng)用程序或方法的指令，聯(lián)系人數(shù)據(jù)，電話簿數(shù)據(jù)，消息，圖片，視頻等。存儲器1104可以由任何類型的易失性或非易失性存儲設(shè)備或者它們的組合實現(xiàn)，如靜態(tài)隨機存取存儲器(SRAM)，電可擦除可編程只讀存儲器(EEPROM)，可擦除可編程只讀存儲器(EPR0M)，可編程只讀存儲器(PROM)，只讀存儲器(ROM)，磁存儲器，快閃存儲器，磁盤或光盤。
[0148]電力組件1106為裝置1100的各種組件提供電力。電力組件1106可以包括電源管理系統(tǒng)，一個或多個電源，及其他與為裝置1100生成、管理和分配電力相關(guān)聯(lián)的組件。
[0149]多媒體組件1108包括在所述裝置1100和用戶之間的提供一個輸出接口的屏幕。在一些實施例中，屏幕可以包括液晶顯示器(LCD)和觸摸面板(TP)。如果屏幕包括觸摸面板，屏幕可以被實現(xiàn)為觸摸屏，以接收來自用戶的輸入信號。觸摸面板包括一個或多個觸摸傳感器以感測觸摸、滑動和觸摸面板上的手勢。所述觸摸傳感器可以不僅感測觸摸或滑動動作的邊界，而且還檢測與所述觸摸或滑動操作相關(guān)的持續(xù)時間和壓力。在一些實施例中，多媒體組件1108包括一個前置攝像頭和/或后置攝像頭。當(dāng)設(shè)備1100處于操作模式，如拍攝模式或視頻模式時，前置攝像頭和/或后置攝像頭可以接收外部的多媒體數(shù)據(jù)。每個前置攝像頭和后置攝像頭可以是一個固定的光學(xué)透鏡系統(tǒng)或具有焦距和光學(xué)變焦能力。
[0150]音頻組件1110被配置為輸出和/或輸入音頻信號。例如，音頻組件1110包括一個麥克風(fēng)(MIC)，當(dāng)裝置1100處于操作模式，如呼叫模式、記錄模式和語音識別模式時，麥克風(fēng)被配置為接收外部音頻信號。所接收的音頻信號可以被進一步存儲在存儲器1104或經(jīng)由通信組件1116發(fā)送。在一些實施例中，音頻組件1110還包括一個揚聲器，用于輸出音頻信號。
[0151]I/O接口 1112為處理組件1102和外圍接口模塊之間提供接口，上述外圍接口模塊可以是鍵盤，點擊輪，按鈕等。這些按鈕可包括但不限于:主頁按鈕、音量按鈕、啟動按鈕和鎖定按鈕。
[0152]傳感器組件1114包括一個或多個傳感器，用于為裝置1100提供各個方面的狀態(tài)評估。例如，傳感器組件1114可以檢測到設(shè)備1100的打開/關(guān)閉狀態(tài)，組件的相對定位，例如所述組件為裝置1100的顯示器和小鍵盤，傳感器組件1114還可以檢測裝置1100或裝置1100—個組件的位置改變，用戶與裝置1100接觸的存在或不存在，裝置1100方位或加速/減速和裝置1100的溫度變化。傳感器組件1114可以包括接近傳感器，被配置用來在沒有任何的物理接觸時檢測附近物體的存在。傳感器組件1114還可以包括光傳感器，如CMOS或CCD圖像傳感器，用于在成像應(yīng)用中使用。在一些實施例中，該傳感器組件1114還可以包括加速度傳感器，陀螺儀傳感器，磁傳感器，壓力傳感器或溫度傳感器。
[0153]通信組件1116被配置為便于裝置1100和其他設(shè)備之間有線或無線方式的通信。裝置1100可以接入基于通信標(biāo)準(zhǔn)的無線網(wǎng)絡(luò)，如WiFi，2G或3G，或它們的組合。在一個示例性實施例中，通信部件1116經(jīng)由廣播信道接收來自外部廣播管理系統(tǒng)的廣播信號或廣播相關(guān)信息。在一個示例性實施例中，所述通信部件1116還包括近場通信(NFC)模塊，以促進短程通信。例如，在NFC模塊可基于射頻識別(RFID)技術(shù)，紅外數(shù)據(jù)協(xié)會(IrDA)技術(shù)，超寬帶(UWB)技術(shù)，藍牙(BT)技術(shù)和其他技術(shù)來實現(xiàn)。
[0154]在示例性實施例中，裝置1100可以被一個或多個應(yīng)用專用集成電路(ASIC)、數(shù)字信號處理器(DSP)、數(shù)字信號處理設(shè)備(DSPD)、可編程邏輯器件(PLD)、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)、控制器、微控制器、微處理器或其他電子元件實現(xiàn)，用于執(zhí)行上述方法。
[0155]在示例性實施例中，還提供了一種包括指令的非臨時性計算機可讀存儲介質(zhì)，例如包括指令的存儲器1104，上述指令可由裝置1100的處理器1120執(zhí)行以完成上述方法。例如，所述非臨時性計算機可讀存儲介質(zhì)可以是ROM、隨機存取存儲器(RAM)、CD-ROM、磁帶、軟盤和光數(shù)據(jù)存儲設(shè)備等。
[0156]本領(lǐng)域技術(shù)人員在考慮說明書及實踐這里公開的公開后，將容易想到本公開的其它實施方案。本申請旨在涵蓋本公開的任何變型、用途或者適應(yīng)性變化，這些變型、用途或者適應(yīng)性變化遵循本公開的一般性原理并包括本公開未公開的本技術(shù)領(lǐng)域中的公知常識或慣用技術(shù)手段。說明書和實施例僅被視為示例性的，本公開的真正范圍和精神由下面的權(quán)利要求指出。
[0157]應(yīng)當(dāng)理解的是，本公開并不局限于上面已經(jīng)描述并在附圖中示出的精確結(jié)構(gòu)，并且可以在不脫離其范圍進行各種修改和改變。本公開的范圍僅由所附的權(quán)利要求來限制。
【主權(quán)項】
1.一種平衡車使用者的識別方法，其特征在于，所述方法包括: 獲取當(dāng)前用戶的狀態(tài)信息； 根據(jù)所述狀態(tài)信息提取移動狀態(tài)用戶基于步態(tài)的生物特征信息，并將提取的所述基于步態(tài)的生物特征信息與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息進行匹配； 將與所述預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息相匹配的用戶識別為平衡車使用者。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的平衡車使用者的識別方法，其特征在于，所述方法還包括: 根據(jù)所述狀態(tài)信息獲取靜止?fàn)顟B(tài)用戶的紅外圖像特征描述符，并將獲取的所述紅外圖像特征描述符與預(yù)存的紅外圖像特征描述符進行匹配； 將與所述預(yù)存的紅外圖像特征描述符相匹配的用戶識別為平衡車使用者。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的平衡車使用者的識別方法，其特征在于，所述方法還包括: 采集所述平衡車使用者的步態(tài)圖像序列； 對所述步態(tài)圖像序列進行特征提取，獲得基于步態(tài)的生物特征信息； 保存所述基于步態(tài)的生物特征信息。4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的平衡車使用者的識別方法，其特征在于，所述方法還包括: 采集所述平衡車使用者的紅外圖像； 對所述紅外圖像進行特征提取，獲得紅外圖像特征描述符； 保存所述紅外圖像特征描述符。5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項所述的平衡車使用者的識別方法，其特征在于，所述方法還包括: 在所述將與所述預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息相匹配的用戶識別為平衡車使用者之后，確定所述平衡車使用者的移動方向和移動速度； 根據(jù)所述平衡車使用者的移動方向和移動速度驅(qū)動平衡車跟隨所述平衡車使用者移動。6.一種平衡車使用者的識別裝置，其特征在于，所述裝置包括: 獲取模塊，被配置為獲取當(dāng)前用戶的狀態(tài)信息； 提取匹配模塊，被配置為根據(jù)所述獲取模塊獲取的所述狀態(tài)信息提取移動狀態(tài)用戶基于步態(tài)的生物特征信息，并將提取的所述基于步態(tài)的生物特征信息與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息進行匹配； 第一識別模塊，被配置為將與所述預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息相匹配的用戶識別為平衡車使用者。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的平衡車使用者的識別裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 獲取匹配模塊，被配置為根據(jù)所述獲取模塊獲取的所述狀態(tài)信息獲取靜止?fàn)顟B(tài)用戶的紅外圖像特征描述符，并將獲取的所述紅外圖像特征描述符與預(yù)存的紅外圖像特征描述符進行匹配； 第二識別模塊，被配置為將與所述預(yù)存的紅外圖像特征描述符相匹配的用戶識別為平衡車使用者。8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的平衡車使用者的識別裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 第一采集模塊，被配置為采集所述平衡車使用者的步態(tài)圖像序列； 第一提取模塊，被配置為對所述第一采集模塊采集到的所述步態(tài)圖像序列進行特征提取，獲得基于步態(tài)的生物特征信息； 第一保存模塊，被配置為保存所述第一提取模塊獲得的所述基于步態(tài)的生物特征信息。9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的平衡車使用者的識別裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 第二采集模塊，被配置為采集所述平衡車使用者的紅外圖像； 第二提取模塊，被配置為對所述第二采集模塊采集到的所述紅外圖像進行特征提取，獲得紅外圖像特征描述符； 第二保存模塊，被配置為保存所述第二提取模塊獲得的所述紅外圖像特征描述符。10.根據(jù)權(quán)利要求6-9任一項所述的平衡車使用者的識別裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 確定模塊，被配置為在所述將與所述預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息相匹配的用戶識別為平衡車使用者之后，確定所述平衡車使用者的移動方向和移動速度； 驅(qū)動模塊，被配置為根據(jù)所述確定模塊確定的所述平衡車使用者的移動方向和移動速度驅(qū)動平衡車跟隨所述平衡車使用者移動。11.一種平衡車使用者的識別裝置，其特征在于，包括: 處理器； 用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器； 其中，所述處理器被配置為: 獲取當(dāng)前用戶的狀態(tài)信息； 根據(jù)所述狀態(tài)信息提取移動狀態(tài)用戶基于步態(tài)的生物特征信息，并將提取的所述基于步態(tài)的生物特征信息與預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息進行匹配； 將與所述預(yù)存的基于步態(tài)的生物特征信息相匹配的用戶識別為平衡車使用者。
【文檔編號】G06K9/00GK105844254SQ201610211452
【公開日】2016年8月10日
【申請日】2016年4月6日
【發(fā)明人】張朝輝, 王永山, 霍東海
【申請人】北京小米移動軟件有限公司