基于熱釋電紅外傳感器的人體跟蹤與識別新方法的研究.pdf

1、隨著科技的發(fā)展和社會的進(jìn)步，當(dāng)?shù)卣苍诜e極開展“智慧城市”建設(shè)，并對這個概念賦予了更多的定義，其中人體是這個概念的主體，“智慧城市”中所有的主體分支都是為人服務(wù)的，對人體的監(jiān)測變成了這個系統(tǒng)中不可缺少的一部分。而熱釋電紅外探測器可精確的檢測到人體熱紅外信息，這一特性將會使該類型傳感器成為對人體狀態(tài)監(jiān)測最常見的傳感器之一?，F(xiàn)階段，步態(tài)、指紋、臉型、虹膜以及聲音等常作為人體生物主要特征應(yīng)用于各種識別場所，促使圖像和視頻系統(tǒng)成為了人體特征分

2、析的主要手段之一。然而各種成像設(shè)備價格昂貴,并且檢測及識別算法復(fù)雜度高，運(yùn)算量大。在某些環(huán)境和應(yīng)用場合，并不能發(fā)揮它應(yīng)有的作用，而熱釋電紅外傳感器作為一種性價比較高的感知器，可采集運(yùn)動人體的熱紅外特征，并可利用該特征作為人體跟蹤與識別的依據(jù)。應(yīng)用于視頻系統(tǒng)不能正常工作以及特殊的場合。熱釋電紅外(Pyroelectric infrared，PIR)傳感器對人體的紅外輻射(8~14μm)具有非常好的探測能力，由于它具有體積小，功耗低，成本低

3、等優(yōu)點(diǎn)。所以可以以無線傳感網(wǎng)絡(luò)的方式分布到各種環(huán)境中，同時通過對傳感器輸出信號特征的分析以及感應(yīng)空間的設(shè)計(jì)，可實(shí)現(xiàn)人體目標(biāo)的跟蹤與識別。本文緊緊圍繞人體目標(biāo)跟蹤與識別及應(yīng)用這一主題，并針對現(xiàn)有基于熱釋電技術(shù)在人體跟蹤過程中所表現(xiàn)出的跟蹤精度和抗干擾性較差，計(jì)算復(fù)雜度較高以及在對人體身份識別的過程中所表現(xiàn)出的識別可靠性較差，準(zhǔn)確度不高等問題。開展了以下幾個方面的研究工作：
　?。?）由于單孔數(shù)據(jù)采集模塊和多孔數(shù)據(jù)采集模塊所感應(yīng)的單波

4、形人體熱紅外信息和多波形人體熱紅外信息會受多種物理因素的影響，針對這些影響因素，提出了五種單波形特征，并利用這五種特征分析了不同物理因素影響下單波形人體熱釋電信息形成的機(jī)理和規(guī)律，同時由于多波形特征在時域變化較為復(fù)雜，將時域變化的波形特征映射到頻域，然后使用成熟的識別算法得出了不同物理影響因素的相關(guān)規(guī)律，即：較近的移動距離、較小的人體體型、較快的移動速度、較多的信號調(diào)制孔以及采集模塊合適的高度可提高對人體身份的識別效果。
　　對單

5、波形熱釋電信號和多波形熱釋電信號的研究有助于我們更加清晰的理解人體熱釋電信號形成的機(jī)理，并為基于熱釋電傳感器其它方面的研究和應(yīng)用提供理論依據(jù)。
　　（2）在人體跟蹤方面，由于現(xiàn)有的基于熱釋電傳感器的跟蹤平臺，其精度與抗干擾性較差，跟蹤算法也比較復(fù)雜，難于應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜環(huán)境。針對此類問題，提出了一種基于人體熱釋電特征的人體移動路徑跟蹤方法。該方法利用熵權(quán)相對接近度算法融合人體不同的單波形特征可對人體移動的路徑進(jìn)行跟蹤。熵權(quán)克服了人

6、體熱釋電信號各特征權(quán)重選取的主觀性，提高了目標(biāo)識別結(jié)果的客觀性，可靠性和準(zhǔn)確性。該融合算法首先建立移動人體所在路徑的熱釋電特征觀測值與已知路徑人體熱釋電特征值的相對隸屬度，然后計(jì)算隸屬度矩陣的熵權(quán)矢量，通過計(jì)算各路徑區(qū)域的大小矢量和相對接近度，來判斷人體所在的移動區(qū)域，為了進(jìn)一步說明該算法在對移動人體路徑跟蹤過程中的可靠性和準(zhǔn)確性，與區(qū)間灰關(guān)聯(lián)度算法在可靠性和識別效果方面做了相關(guān)的比較。最后利用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出的基于人體熱釋電特征的熵權(quán)

7、相對接近度融合算法對人體移動路徑跟蹤的有效性，準(zhǔn)確性和可靠性。
　?。?）對人體狀態(tài)的監(jiān)測是人體監(jiān)護(hù)的一個重要環(huán)節(jié)，尤其所監(jiān)護(hù)的對象是老人，由于老人易于跌倒，如果發(fā)現(xiàn)及時有助于對該類人群的救助。針對此類問題，提出了一種多層傳感器融合的人體跌倒?fàn)顟B(tài)實(shí)時檢測方法。該檢測方法首先利用了分布在不同高度且具有不同感應(yīng)模式的組合模塊，分別對人體的頭部，上肢和下肢的熱紅外信息進(jìn)行采集，然后提取多個組合模塊中能區(qū)分人體跌倒?fàn)顟B(tài)和非跌倒?fàn)顟B(tài)的主要特

8、征，最后將這些熱釋電特征進(jìn)行分類融合，可實(shí)現(xiàn)對人體跌倒?fàn)顟B(tài)的實(shí)時監(jiān)測，對于多個非跌倒?fàn)顟B(tài)可利用支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)并結(jié)合相關(guān)的人體熱釋電特征進(jìn)行識別。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明該方法可對單個人體和多個人體的跌倒?fàn)顟B(tài)進(jìn)行實(shí)時檢測，同時也可識別多個非跌倒?fàn)顟B(tài)。該實(shí)時檢測方法的提出有助于推進(jìn)熱釋電技術(shù)在人體健康監(jiān)護(hù)等應(yīng)用方面的可用性。
　?。?）在對人體身份識別方面，針對現(xiàn)實(shí)復(fù)雜環(huán)境中，單個PIR傳感器識

9、別效率較低，在人體身份識別過程中表現(xiàn)出不穩(wěn)定性和較差可靠性的問題。設(shè)計(jì)了一種融合人體不同部位熱釋電特征的人體身份識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)在特征層采用典型相關(guān)分析(Canonical Correlation Analysis，CCA)算法融合了不同的多波形人體熱釋電特征，然后利用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行初步分類，在決策層采用證據(jù)理論(Dempster/Shafer，DS)融合多層傳感器的SVM分類輸出結(jié)果，進(jìn)行二次判定。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，特征層融合提

10、高了單傳感器對近距離對象的識別效果，而決策層融合提高了系統(tǒng)對遠(yuǎn)距離對象的識別能力，通過多次試驗(yàn)證明了該融合系統(tǒng)的可靠性和有效性，可在一定程度上解決了單個傳感器或多個傳感器在對人體身份識別時可靠性較差和適應(yīng)性較弱的問題。
　　（5）在系統(tǒng)應(yīng)用方面，將數(shù)據(jù)采集單元，網(wǎng)關(guān)單元、算法處理單元和結(jié)果顯示單元進(jìn)行模塊化設(shè)計(jì)，降低了系統(tǒng)的集成度，有利于后續(xù)功能的擴(kuò)展。對于系統(tǒng)中的各個功能模塊，本文進(jìn)行了詳細(xì)的描述并得以實(shí)現(xiàn)，由于該系統(tǒng)將人體身份