基于PIR Sensor的单目标跟踪系统的设计与实现

针对基于热释电红外传感器的人体跟踪系统在实际环境中,由于受环境噪声和硬件参数影响而误差较高的问题,本文提出了一种基于热释电红外传感器PIR Sensor(Pyroelectric Infrared Sensor)的高精度人体目标跟踪方案。该方案首先对检测区域内运动人体热辐射的红外信号特征进行了提取,然后利用PIR Sensor定位节点自身几何参数和探测数据,得到初步定位结果。最后通过Kalman滤波算法对初步定位结果进行滤波处理并更新目标的状态信息,实现对检测区域内人体目标的定位与跟踪。实验表明,该系统的跟踪误差与同类跟踪系统相比降低了71.96%,证明了该系统具有较高的跟踪精度。

Minimum sensing cell measurement in network domain based on PIR sensor array

To reasearch on the infrared target perception by pyroelectric infrared (PIR) sensor in network domain measurement,a closed sensing network domain composed of eight-PIR-sensor array is proposed for the minimum sensing cell measurement in network domain and to realize the moving target perception and trajectory prediction. Moreover,the feasibility and accuracy of the proposed method are verified through experiments. The experimental results demonstrate that the maximum error between the real trajectory and the predicted trajectory of the minimum sensing cell measurement method is 0.64 m,which can achieve infrared target perception and moving trajectory prediction.

基于人行为地图的室内PIR定位方法

针对老人家庭看护中的室内定位问题,提出了一种基于人行为地图的室内热红外释电传感器(pyroelectric infrared sensor,PIR)定位方法.首先采集PIR传感器检测身体运动信号来确定人在室内的初步位置信息;利用惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)检测3D加速度信号识别人在室内的基本日常行为——躺、坐、站、走;利用IMU的3D加速度信号估计人的室内移动速度和方向;通过行为习惯观察,建立相应的躺、坐、站、走的行为地图;通过粒子滤波方法融合上述传感器信息,实现定位.实验结果表明,提出的方法在定位时,既保护人的隐私,也提高基于PIR传感器定位的精度及稳定性.

无线PIR的人体目标追踪方法研究综述

基于无线热释电红外传感器(PIR)的人体目标追踪过程分为五步:事件检测、事件数字化、事件登记、目标定位、轨迹推断。研究的方向主要是在事件检测过程中的数据采集和信号处理,在事件登记中的区域分割编码,在目标定位中的数据处理,以及在轨迹推断中的数据融合和轨迹预计。阐述了侧视感知模式和俯视感知模式的实现原理,分析了解决主要问题所运用的方法,对比两种感知模式的实验结果,分析两种感知模式的优缺点,并据此讨论了改进方向。

顾及外连通性的PIR传感器网络行为轨迹重构方法

热释电红外(Passive Infrared,PIR)传感器人体行为研究目前主要集中于特征建模与识别,对轨迹重构的研究相对较少且易忽略传感器布设环境的影响,导致重构结果不确定性较大。为提高重构轨迹的完备性,该文将传感器与环境的连通性作为PIR传感器网络轨迹重构中的约束条件,从空间相邻、时间连续、传感器外连通三方面对轨迹重构过程进行优化。以PIR传感器系统模拟场景中对象随机移动为例,对传感器的响应数据进行轨迹重构,得到对象的连续行为轨迹,结果与场景模拟轨迹基本一致,验证了该文方法的有效性。

Signal processing for PSoC based PIR motion detection

A signal processing scheme for a programmable system-on-chip(PSoC)based human body infrared tracking system is described.The purpose of this project is to convert the analog signal from a passive infrared(PIR)sensor to a digital signal which will be used to calculate the correct position of a human body.This paper covers the analog design with PSoC,the analog to digital conversion and the software to eliminate noise.

基于热释电红外信息的人体运动特征提取与识别

运动人体辐射的红外信号中包含步行姿态及体貌特征等信息,热释电红外(PIR)传感器能够探测人体发出的红外线,在有效范围内实现运动人体的检测.对利用表面安装有菲涅耳透镜的PIR传感器探测人体行走时的红外辐射进行了研究,采用主成分分析(PCA)方法对不同对象、不同速度的频谱数据进行特征提取,并使用支持向量机(SVM)方法进行分类识别,最高识别正确率达到85.38%.研究结果表明,利用PIR传感器获取人体运动信息,并将来自不同对象、不同速度的频谱数据用于分类的方法是可行的.该研究可为安全级别较低场所的生物特征识别提供一种新的低成本的解决方案.

红外/雷达传感器协同跟踪算法研究

通常情况下 ,主动传感器在检测到目标之前就暴露了携带它的飞行器 ,因此 ,在作战环境下 ,限制主动检测设备的使用是必要的。被动传感器工作时具有隐蔽性 ,在现代军事跟踪系统中起着重要作用。研究了红外 /雷达的协同跟踪 。

基于被动红外传感器的室内人行为机器学习模型

室内人行为的准确识别,包括人员位置和活动类型的判定,是智能家居领域中各类电器设备实现多场景控制模式的重要输入参数。采用被动红外(PIR)传感器阵列监测人行为,分析人员不同位置及不同强度动作的数据特征。基于机器学习算法建立室内人员位置及动作识别模型,并对比不同累加时长和机器学习算法的模型预测准确度。最终以PIR传感器当前1 min的计数累加值(分钟计数值)及其前30 min计数累加值作为模型输入,选取随机森林算法构建了位置及动作识别模型。该模型在训练数据集十折交叉验证下准确率为99.9%,对新测试数据集的预测准确率为88.3%,能够识别实际人员的活动位置和动作强弱,具有一定的有效性和通用性。

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。

双被动红外运动探测器三维定位算法及仿真

目标位置和红外探测器位置之间的几何关系对被动红外探测器纯角度定位精度影响很大,为获得最佳的几何关系,建立了红外探测器机动优化模型。当两个探测器飞到最佳位置时,先利用最小平方误差距离法估算出目标的位置,然后将其作为卡尔曼滤波的测量值进行滤波。仿真结果表明了该双站运动红外探测器机动算法和三维定位算法是有效的。

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.

一种红外传感器与被动雷达航迹稳健相关算法

针对由同平台红外传感器和被动雷达组成的多传感器数据融合系统中航迹相关问题,提出一种纯方位航迹稳健相关算法。该算法构造了一种离散高斯隶属函数,并利用该函数对航迹中的方位信息进行模糊化,形成高斯型方位信息模糊量,基于Hausdroff距离定义了方位模糊量相似度,利用多个周期的方位模糊量相似度定义了纯方位航迹稳健相关度和相关度矩阵,采用最低相关度门限与全局最优相结合的策略确定航迹相关对,实现航迹相关判定。仿真试验结果表明,该算法能有效地实现红外传感器和被动雷达纯方位航迹相关判定。

基于人体热释电特征多策略融合的识别方法

针对现实复杂环境中,利用单个或多个热释电传感器对人体目标识别时所表现出的不稳定性和抗干扰性较差问题,提出了一种基于人体热释电特征的多策略融合识别方法。该方法以不确定性理论为基础,首先利用不同空域的传感器,获取人体不同部位的置信度,其次结合不同的融合策略实现对人体目标的识别。融合策略分为两种,第一种策略首先使用同空域融合,然后使用同时域融合,这种策略充分利用了分布式传感网络的特性,融合了最优置信度以实现对人体目标的高精度识别,第二种策略则首先使用同时域融合,然后使用同空域融合。该策略能实现对人体目标的实时识别,但不能保证较高的识别精度。实验结果表明多策略融合既能克服单传感器或多传感器在对人体目标进行识别时,所表现出的不稳定性和不可靠性,又能增强系统识别时的鲁棒性和有效性。与其他融合方法相比突出体现了本文方法的优势。

基于人体步态识别的热释电红外传感报警系统

针对热释电红外传感器对运动后静止的人体无法感应的缺点,设计了一种基于人体步态识别的热释电红外报警系统,大大提高了系统感知智能度,减少了报警的误报率。该系统利用热释电红外传感器(PIR)作为探头,将感测到人体的红外信息转换成电压信号,通过滤波、放大等信号调理以及经过数据采集后,将信号传递给单片机处理,结合人体运动特征进行步态识别,从而实现智能报警,达到安全防护的目的。研究结果表明,基于人体步态识别的热释电红外报警系统具有性能稳定、灵敏度高、误报率低等优点,适合各种安全报警的场合,具有广泛的应用前景。

电力输电线路高塔驱鸟系统设计

针对鸟害容易引起电力输电线路事故的问题,设计了一个红外驱鸟报警系统。系统采用被动式热释电红外传感器作为检测部件,进行非接触式远距离检测,并将检测到的微弱电信号转换输出,经被动式热释电红外传感信号处理器BISS0001,进行运算放大、滤波、功率放大,利用所得信号触发报警电路,使鸟受到惊吓飞离杆塔,从而保护输电线路免受鸟害威胁。分析表明,系统具有良好且环保的驱鸟效果。

WSN中异构数据协同的目标定位方法

针对无线传感器网络中室外环境下的被动式目标定位问题,提出一种基于动态贝叶斯图的异构数据协同定位方法.该方法能够对异构无线网络数据相协调,完成目标被动式定位任务.首先深入分析了异构网络中可用于测距定位的三种基本被动式定位方法(基于信号强度模型,红外测距定位模型,粒子滤波定位),总结归纳了各方法的适用特点.其次,利用动态贝叶斯图,协调两种方法适用特点,推导出大规模室外被动式定位模型.仿真结果表明,笔者提出的异构数据协同定位方法能够完成被动式定位要求,与其他定位方法相比,定位精度较已有方法有所提升.

基于PIC单片机的被动式红外报警系统的设计

本文介绍基于PIC单片机、无线收发技术和热释电红外传感器的被动式红外报警器的构成,以及各部分硬件的设计和工作原理。通过软、硬件两方面低功耗的设计,实现了该报警器既兼容开关设防和遥控设防,又具有现场警笛报警和无线报警功能,且功耗低。文中给出了系统硬件结构框图、软件流程并介绍了低系统功耗设计方法。该报警器具有功耗低、体积小等优点。经过多次测试,该报警器操作方便,工作可靠。

基于热释电传感器的位置相关算法研究

简要分析了热释电传感器的探测原理和特性,详细讨论了利用三个传感器实现人员定位的位置相关算法的实现,算法能适用恶劣条件下的人员定位及其它需要界位划分的场合。

无线传感器网络被动红外目标跟踪技术研究

无线传感器网络的目标跟踪技术是目前研究的热点之一。被动红外传感器对活动的人具有较高的灵敏度,而目前被动红外多用于双元目标检测,并未实现目标定位,限制了被动红外的应用。本文提出了无线传感器网络的被动红外目标跟踪模型PITM。在该模型中,多个红外传感器节点通过协同可以确定目标的位置和运动速度。仿真实验表明,当节点密度为每1000m224个节点时,定位平均误差在0.5m左右,且节点密度越大,定位误差越小。