基于热释电红外传感器的车辆和人员分类

摘要

设计了一种应用于野外环境中的热释电红外系统,并创新性地提出用单热释电红外传感器节点进行车辆和人员的分类.分类算法利用信号的幅度、信号的持续时间、信号一阶差分值的绝对值的最大值作为特征向量,利用支持向量机(SVM)进行目标分类.在10,20 m处分类准确率分别可以达到93.5％,94.5％,并且针对10,20m的综合分类准确率可以达到92％.该系统扩展了热释电传感器的应用范围和应用场景,所用分类方法对于其他同类传感器系统具有一定的借鉴意义.