基于被动式红外探测器的人体识别技术研究

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目前随着人们对家居环境安全的重视,被动式红外探测器(Passive Infrared Detector)因价格低廉、安防隐蔽性好等优点,在家居、安防市场上应用日益广泛。但是,目前被动式红外探测器仍然面临着误报率偏高等问题。与国外同类产品采用的技术相比,国内产品缺乏对被动式红外探测器红外信号的有效分析,没有对信号中所含有的特征信息进行有效的数据挖掘,仅仅采用脉冲计数/定时、设定信号幅度阈值触发等简单的方法作为探测器报警条件,导致探测器的报警准确率不高,不利于产品在实际应用中的推广。本论文在介绍了被动式红外探测技术的特点的基础上,较深入研究了被动式红外探测器的各组成部分的工作原理,并且对热释电红外信号进行了较有效数据分析,提出了一种智能PIR探测器的设计方法。本论文具体做了如下探索性研究工作:①对热释电红外传感器的工作原理及被动式红外探测器的光学系统作了深入的分析,提出了一种基于复合式布局的被动式红外探测器人体探测方法,从空间布局上找到一种提高被动式红外探测器工作性能的新方法。实验仿真结果表明,复合式布局能有效改善探测器在特定区域的探测性能。②采用自制被动式红外探测器,分别完成了人体特定路径移动实验、人体随机移动实验、动物(狗)随机移动实验。利用数字示波器采集了大量被动式红外探测器电路的输出信号,为后续数据分析工作奠定了基础。③本论文分别从时域、频域对信号做了数据分析,提取隐藏在探测信号中的特征,阐明了人体移动探测信号在频谱能量上的信号差别特征。同时,本文采用主元分析(PCA)降维、典型相关分析(CCA)融合的方法对人体、动物两类实验数据进行特征提取,然后采用最近邻分类法(NN)、支持向量机(SVM)等方法对数据特征进行分类识别实验,并对分类识别率作了对比。④本论文设计完成了被动式红外探测器,并提出了一种智能PIR探测器的设计方法,即通过提取被动式红外探测器输出信号特征,采用数据分类算法,在可编程控制芯片PIC16F877上实现人体的智能识别。
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