基于热释电红外传感器的人体跟踪与识别新方法的研究

摘要

随着科技的发展和社会的进步，当地政府也在积极开展“智慧城市”建设，并对这个概念赋予了更多的定义，其中人体是这个概念的主体，“智慧城市”中所有的主体分支都是为人服务的，对人体的监测变成了这个系统中不可缺少的一部分。而热释电红外探测器可精确的检测到人体热红外信息，这一特性将会使该类型传感器成为对人体状态监测最常见的传感器之一。现阶段，步态、指纹、脸型、虹膜以及声音等常作为人体生物主要特征应用于各种识别场所，促使图像和视频系统成为了人体特征分析的主要手段之一。然而各种成像设备价格昂贵,并且检测及识别算法复杂度高，运算量大。在某些环境和应用场合，并不能发挥它应有的作用，而热释电红外传感器作为一种性价比较高的感知器，可采集运动人体的热红外特征，并可利用该特征作为人体跟踪与识别的依据。应用于视频系统不能正常工作以及特殊的场合。热释电红外(Pyroelectric infrared，PIR)传感器对人体的红外辐射(8~14μm)具有非常好的探测能力，由于它具有体积小，功耗低，成本低等优点。所以可以以无线传感网络的方式分布到各种环境中，同时通过对传感器输出信号特征的分析以及感应空间的设计，可实现人体目标的跟踪与识别。本文紧紧围绕人体目标跟踪与识别及应用这一主题，并针对现有基于热释电技术在人体跟踪过程中所表现出的跟踪精度和抗干扰性较差，计算复杂度较高以及在对人体身份识别的过程中所表现出的识别可靠性较差，准确度不高等问题。开展了以下几个方面的研究工作：
　　（1）由于单孔数据采集模块和多孔数据采集模块所感应的单波形人体热红外信息和多波形人体热红外信息会受多种物理因素的影响，针对这些影响因素，提出了五种单波形特征，并利用这五种特征分析了不同物理因素影响下单波形人体热释电信息形成的机理和规律，同时由于多波形特征在时域变化较为复杂，将时域变化的波形特征映射到频域，然后使用成熟的识别算法得出了不同物理影响因素的相关规律，即：较近的移动距离、较小的人体体型、较快的移动速度、较多的信号调制孔以及采集模块合适的高度可提高对人体身份的识别效果。
　　对单波形热释电信号和多波形热释电信号的研究有助于我们更加清晰的理解人体热释电信号形成的机理，并为基于热释电传感器其它方面的研究和应用提供理论依据。
　　（2）在人体跟踪方面，由于现有的基于热释电传感器的跟踪平台，其精度与抗干扰性较差，跟踪算法也比较复杂，难于应用到现实的复杂环境。针对此类问题，提出了一种基于人体热释电特征的人体移动路径跟踪方法。该方法利用熵权相对接近度算法融合人体不同的单波形特征可对人体移动的路径进行跟踪。熵权克服了人体热释电信号各特征权重选取的主观性，提高了目标识别结果的客观性，可靠性和准确性。该融合算法首先建立移动人体所在路径的热释电特征观测值与已知路径人体热释电特征值的相对隶属度，然后计算隶属度矩阵的熵权矢量，通过计算各路径区域的大小矢量和相对接近度，来判断人体所在的移动区域，为了进一步说明该算法在对移动人体路径跟踪过程中的可靠性和准确性，与区间灰关联度算法在可靠性和识别效果方面做了相关的比较。最后利用实验验证了所提出的基于人体热释电特征的熵权相对接近度融合算法对人体移动路径跟踪的有效性，准确性和可靠性。
　　（3）对人体状态的监测是人体监护的一个重要环节，尤其所监护的对象是老人，由于老人易于跌倒，如果发现及时有助于对该类人群的救助。针对此类问题，提出了一种多层传感器融合的人体跌倒状态实时检测方法。该检测方法首先利用了分布在不同高度且具有不同感应模式的组合模块，分别对人体的头部，上肢和下肢的热红外信息进行采集，然后提取多个组合模块中能区分人体跌倒状态和非跌倒状态的主要特征，最后将这些热释电特征进行分类融合，可实现对人体跌倒状态的实时监测，对于多个非跌倒状态可利用支持向量机(Support Vector Machine，SVM)并结合相关的人体热释电特征进行识别。实验数据证明该方法可对单个人体和多个人体的跌倒状态进行实时检测，同时也可识别多个非跌倒状态。该实时检测方法的提出有助于推进热释电技术在人体健康监护等应用方面的可用性。
　　（4）在对人体身份识别方面，针对现实复杂环境中，单个PIR传感器识别效率较低，在人体身份识别过程中表现出不稳定性和较差可靠性的问题。设计了一种融合人体不同部位热释电特征的人体身份识别系统。该系统在特征层采用典型相关分析(Canonical Correlation Analysis，CCA)算法融合了不同的多波形人体热释电特征，然后利用支持向量机(SVM)进行初步分类，在决策层采用证据理论(Dempster/Shafer，DS)融合多层传感器的SVM分类输出结果，进行二次判定。实验结果表明，特征层融合提高了单传感器对近距离对象的识别效果，而决策层融合提高了系统对远距离对象的识别能力，通过多次试验证明了该融合系统的可靠性和有效性，可在一定程度上解决了单个传感器或多个传感器在对人体身份识别时可靠性较差和适应性较弱的问题。
　　（5）在系统应用方面，将数据采集单元，网关单元、算法处理单元和结果显示单元进行模块化设计，降低了系统的集成度，有利于后续功能的扩展。对于系统中的各个功能模块，本文进行了详细的描述并得以实现，由于该系统将人体身份识别，状态识别以及人体跟踪的研究成果，集成到一个系统平台，利用该平台可同时对人体的身份，所处状态以及人体目标的移动路线进行处理并显示。最后，在室内进行了多次应用型实验，验证了本文所提出的研究成果，从实验结果可以看出，该系统能较好的实现“什么人，在什么地方，发生了什么事”监控的基本需求。

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第1章 绪论

1.1 课题来源

1.2 课题的研究背景及意义

1.3 PIR传感器的演变

1.4 相关领域国内外研究现状

1.5论文主要研究内容及结构安排

第2章 基于人体热释电多种波形特征影响因素的研究

2.1 人体热释电信号形成的综合分析

2.2 人体辐射等效模型的分析

2.3 不同影响因素的单波形热释电特征

2.4 不同影响因素的多波形热释电特征

2.5 实验

2.6 本章小结

第3章 基于人体热释电特征的人体移动路径跟踪方法的研究

3.1 移动路径区域识别数学模型的构建

3.2 实例分析

3.3 跟踪精度和可靠性的优化

3.4 本章小结

第4章 基于多层传感器信息融合的人体跌倒实时检测的研究

4.1 系统设计

4.2 数据处理方法

4.3 人体跌倒检测方法

4.4 人体非跌倒行为识别方法

4.5 实验结果分析

4.6 本章小结

第5章 融合人体不同部位热释电特征的身份识别方法的研究

5.1 系统识别方案

5.2 数据处理

5.3 实验及数据分析

5.4 本章小结

第6章 基于人体PIR信号的跟踪与识别系统的设计与实现

6.1 系统模块化设计与实现

6.2 应用设计与实例

6.3 本章小结

第7章 全文总结和展望

7.1 全文工作总结

7.2 展望

致谢

参考文献

攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果目录