基于热释电红外传感器的弱磁信号智能采集方法研究

对弱磁信号采集受到环境干扰和采集传感设备部署节点不合理等因素的影响,导致采集的信号具有大量干扰噪声,为了提高弱磁信号采集的分辨能力,结合阵列信号处理技术,提出基于热释电红外传感器的弱磁信号智能采集方法。构建弱磁信号智能采集的热释电红外传感器的节点分布阵列模型,结合相位偏移修正和噪声干扰抑制的方法,构建弱磁信号采集的滤波模型,基于信号波形的相干阵列检测方法实现对弱磁信号的空域特征增强,结合多径信号相干匹配技术和相应的多个DOA估计技术,通过热释电红外传感器的阵列节点输出信号的增强和滤波处理实现信号智能采集。实验结果表明,采用该方法进行弱磁信号智能采集的输出信号幅度和相位增益性较好,输出信噪比为45.9 dB,弱磁信号的误码率为0.55 bit,说明本方法具有实用性。

动态下红外热释电传感器的目标定位方法

为了提高热释电传感器的探测灵敏度,拓宽其传统使用范围,提出了一种动态下热释电传感器发现人体目标并测向测距的新型使用方法。该方法大大扩展了热释电传感器的探测范围,根据波形能准确判定目标的方向,利用经验值推断出人体的目标距离。该系统采用热释电红外传感器作为探测器,创新运用红外透镜代替传统用法中的菲涅耳透镜,在步进电机的匀速带动下,单片机记录测量区域的原始红外波形(在环境基本不变且没有目标进入的情况下,波形具有一定规律且基本保持不变);目标进入测量区域内时将引起原始规律变化,单片机利用帧间差分法求出变化的波形,判断目标有无及方向、距离等结果。与热释电传感器的传统使用方法相比,该方法具有反应迅速、探测灵敏、探测范围大、可测向测距等新特点,大大拓宽了热释电传感器的使用范围,进一步提升了其在安防和智能家居系统中的应用。

基于热释电红外传感器探测距离影响因素的研究

为提高热释电红外传感器对目标(行人)的探测距离,对被动式红外传感器探测系统和红外信号进行了研究.由于热释电红外传感器的信号与目标(行人)的感知部位、环境与目标温度差值、透镜的面积和区段数量有关,设计了一种测试红外传感器探测系统感知距离的试验方法.实验结果表明,在考虑了影响探测距离的几个因素后,改进后的红外探测系统探测距离由原来的10m提高到40m,红外信号探测良好.试验方法和结果对其他同类型探测系统的研究有一定的指导和借鉴意义.

基于热释电红外传感器微弱信号处理电路的设计与分析

微弱信号处理一直是传感器应用电路中一个棘手的热点问题[1]。信号提取的重点则是如何对特定频率的微弱信号实现有效的提取并放大[2-4]。文中通过对热释电红外传感器[5-6]探测器出来的信号进行分析,结合设计要求,经过严格的参数计算,对整个信号处理电路进行了合理的分级设计[7],经测试,电路具有良好的选频特性和滤波效果,具有最佳的平坦特性[8],实现了微弱信号的精确放大[9-10]。

基于动态下使用热释电传感器的新型目标探测方法的研究

为了增大热释电型红外传感器的探测范围,提高热释电传感器的探测灵敏度,提出了一种可实现大范围目标检测并且具有高灵敏性的热释电传感器的新型使用方法;该方法使热释电传感器在步进电机的带动下匀速转动,在周围环境基本不变的情况下,记录下其波形作为初始波形,在没有目标进入探测范围的情况下,波形将保持一定的规律基本不变;一旦目标进入传感器的探测范围,将打破原始波形规律,传感器即输出报警信号。由于热释电传感器是匀速转动的,所以一个热释电传感器就能对360°范围进行检测,大大扩大了热释电传感器的探测范围,并且当目标进入探测区域后即使静止不动依然会被动态下的传感器探测出来,解决了热释电传感器不能探测静止目标的问题,大大提高了热释电的灵敏度;该方法进一步拓展了热释电传感器的使用范围,进一步提升了热释电传感器在安防和智能家居系统中的应用。

铁电薄膜热释电非致冷红外传感器研究

阐述了铁电薄膜热释电非致冷红外传感器的工作原理,对铁电薄膜材料的要求及sol gel铁电薄膜电性能。研究了BST铁电薄膜红外传感器的制备工艺与测试方法。研制出单元和8元、9元、10元线列铁电薄膜热释电非致冷红外传感器。

利用热释电红外传感器探测人体运动特征

热释电红外(PIR)传感器探测人体发出的红外辐射,在有效探测范围内可实现运动人体的检测。由于它的低成本低功耗,在入侵检测及自动照明控制等方面有广泛的应用。本文对用这种传感器提取人体行走时的运动特征进行了研究。人作为动态的分布式的红外源由体貌特征及步态特征所决定,利用探头表面安装有菲涅耳透镜的PIR传感器得到时域电压信号,对信号的频谱特性进行分析来解析人体的运动特征。采用主成分分析方法对不同个体不同速度的数据进行分类,探讨了这种方式应用于人体运动特征信息的提取及分类识别的可行性。实验结果表明,不同的人以不同的速度步行的频谱数据足以用来分类识别,为安全级别较低场所的人体身份识别提供了一种低成本的方案。

热释电红外传感器在防盗系统中的应用

介绍一种自动防盗报警系统。该系统由热释电红外传感器、电话和检控电路组成。若有人体在警戒范围内移动 ,红外传感器检测出信号 ,检控电路使电话自动拨号 (如 110 ) ,并通过其中的语言电路报告现场地址。

基于热释电红外传感器的车流量监测系统

说明了车流量检测系统的硬件设计原理图,阐述了当车辆通过时红外传感器感受到信号经过检测电路实现脉冲检测的原理,叙述了车辆计数的设计思路和软件程序的设计与实现。软件设计利用外部中断和定时器等多个中断。文中对单片机接收检测电路的脉冲序列进行了分析。系统以AT89C51作为系统核心控制单元,由8列×4行的RT12864液晶显示器显示结果。系统还配备了存储器24C256来实现对数据的存储,配备RS-232串行接口与上位机通信。文中对实时显示车流量数进行了程序设计。该方案应用于车辆检测系统中,经过验证是有效、实用的方法。

钽酸锂薄膜材料及其热释电红外传感器应用研究进展

介绍了钽酸锂薄膜材料及其热释电红外传感器应用研究概况;简要阐述了热释电红外传感器的工作原理;着重分析了钽酸锂薄膜材料的新制备技术,以及在热释电红外传感器应用方面的研究现状;指出了钽酸锂薄膜材料及其热释电红外传感器应用研究发展前景。

基于热释电红外传感器的人体追踪电机控制的应用

立足于当今物联网技术的发展以及智能家居的研究现状,设计了一种基于热释电红外传感器的智能人体追踪电扇。该设计采用MSP430F149单片机作为控制器,通过5个HC-SR501热释电红外传感器组对人体位置的实时检测,实现左右和上下二维方向追踪人体。整个系统实用性强、集成度高、价格便宜、体积轻巧,具有广阔的应用前景。

融合热释电红外传感器与视频监控器的多目标跟踪算法

现有基于热释电红外传感器的多目标跟踪系统在目标之间距离较近或者轨迹相交的情况下存在着误差较大的缺点.针对此缺点,提出了一种新型的基于热释电红外传感器与视频监测器协同工作的多目标跟踪方案.该方案可以充分利用两种传感器的优势,弥补在目标跟踪中的不足.算法采用最小二乘法利用热释电信息进行定位,并通过从图像或热释电传感器信号的幅频特性中提取特征信息来校正联合概率数据关联算法的关联矩阵,有效避免了错误关联.实验表明,该方案在多目标交叉情况下跟踪误差仅为其它算法的八分之一到四分之一.

基于热释电红外传感器的火灾探测系统设计

介绍了热释电红外传感器的结构、工作原理及特点;设计了一个基于此类传感器的红外火灾探测系统;运用BP神经网络分析了火灾识别算法;促进了消防技术的发展。

热释电红外传感器原理及应用

阐述了热释电红外传感器的结构及工作原理,并简要介绍了现在流行的红外组合件构造及滤光镜的使用。最后,以用SD02构成的热释电人体红外报警器为例介绍了热释电红外传感器的应用。

基于热释电红外传感器的车流检测装置

介绍了一种车流检测装置的硬件、软件设计和实现过程。该装置采用热释电红外传感器检测是否有车辆通过,由单片机对传感器信号进行计数;单片机同时控制CAN总线控制器进行数据传输。多个车流检测装置组成CAN总线通信系统可实现多车道、多路口的车流统计和监控。实际运行表明该装置安装方便、工作准确、可靠性高。

基于红外热释电传感器的计数装置的设计

该计数装置以热释电红外传感器作为检测元件,以51单片机作为控制核心,进行检测和判断人体运动方向和人数统计。该计数装置结构简单,性能可靠,成本低廉,能应用在各种会场人数统计、学校教室学生人数统计、车辆乘客统计等,具有较好的应用前景。从工作原理、硬件电路、程序设计和安装调试等方面进行阐述。

热释电红外传感器应用与车流量检测系统

在道路交通管理过程中,车流量是决定控制策略的关键因素之一。利用热释电红外传感器,设计了车流量自动计数检测系统。该红外检测系统采用红外传感器作为探头来检测外界是否有车辆通过,红外传感器输出的微弱电信号经运算放大器放大以及比较器电路滤除干扰后,由单片机进行脉冲序列的分析,从而完成对车流量的检测。整个系统成本低,在未来应用中将有很大的发展空间。

热释电红外传感器在防入侵方面的研究

由于自然界里的所有物体全部都在或多或少地辐射着红外线,热释电红外报警器就是利用热释电红外传感器的原理,采用多普勒技术,以微波遥测感受移动人体所发出的红外线,并将其转换成电信号输出,从而达到报警及感应开关的作用.

基于热释电红外传感器的多节点定位系统研究与设计

针对热释电红外传感器(PIR)在人体探测领域中越来越广泛的应用,研究设计了一种基于PIR的检测定位系统,可实时完成对人员目标入侵探测区域时的检测与定位,并预推出人员目标的行进轨迹;该系统由多个PIR感知节点组成,每个感知节点通过传感在动、静两种状态下对探测区域进行信息采集;最终融合多节点与不同状态下传感器采集的数据,算出各个传感器的探测角度值,以交叉定位的算法,得到目标的定位坐标;经实验证明,该系统运行稳定,检测灵敏,定位效果很好,拓宽了热释电传感器在定位定向方面的使用范围。

基于热释电红外传感器的人体动作识别方法

针对目前人体动作识别技术中存在的隐私暴露、技术复杂度高和识别精度低等相关问题,提出了一种基于热释电红外(PIR)传感器的人体动作识别方法。首先,采用一组安置在天花板上经过视场调制的PIR传感器采集人体运动时散发的红外热辐射信号,将传感器输出的电压模拟信号进行滤波放大后通过ZigBee无线模块传送到PC端打包成原始数据集;其次,将原始数据的两路传感器输出数据进行特征融合,对融合后的数据做标准化处理封装为训练集和测试集;然后,基于数据的特征提出一种两层级联的混合深度学习网络模型作为人体动作的分类算法,第一层采用一维卷积神经网络(1DCNN)对数据进行特征提取,第二层采用门控循环单元(GRU)保存历史输入信息防止丢失有效特征;最后,利用训练集来训练该网络模型得出参数最优的分类模型,通过测试集验证模型的正确性。实验结果表明,提出的该动作识别技术模型对基本动作分类的准确率高于98%,与图像动作识别或穿戴式设备动作识别相比,实现了实时、便捷、低成本和高保密性的高精度人体动作识别。