基于红外技术的人体位置确定的研究

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科学技术不断发展促进了人们生活水平的进一步提高,尤其近几年来智能家居发展迅速,使人们的生活方式随之产生了巨大的改变。人体定位技术作为智能家居的重要组成部分,在其中扮演着不可或缺的角色。对家居环境中人所在的位置进行确定一直都是智能家居领域需要研究的重点与难点,只有对环境中人体数目和位置进行准确检测和确定,才能更好的发挥智能家居的自动化优势,因此对于人体位置确定的研究越来越受到重视。尽管如此,目前较为常用的定位技术中都存在缺陷,无法满足智能家居中低功耗、高识别的要求。本文综合两种不同的红外传感器,提出了一种新的对人体位置进行确定的方法,从而对现有的技术进行改进,提高了定位系统对人的位置以及数量的识别能力和识别准确率,希望可以更好满足智能家居的要求,对智能家居领域的发展做出贡献。本次研究提出的对人体位置进行确定的方法即综合两种红外检测装置:D6T-8L-06传感器与D203S热释电传感器构成红外探测系统进行协同工作,共同对人体的位置进行确定,并通过实验测试该系统定位的准确度。首先通过D6T-8L-06和D203S两种红外装置检测周围环境中的红外辐射源,把获取到的数据存放在STM32F103ZET6的内存中,将D6T-8L-06获取的信息首先进行K均值聚类将待测目标从环境中区分开来,之后利用形态学分析对环境中的不同辐射源进行确认,消除部分非人体热源的干扰,从而获取人体位置的信息;对D203S热释电传感器采集到的信息进行两种不同方式的特征提取:基于FFT的特征提取和基于WPE的特征提取;然后通过Fisher分类器对两种不同特征提取方式进行分类识别;最后对两类红外信息做数据融合,判定识别结果。实验结果表明:通过该红外系统采集热源数据,对D6T-8L-06传感器采集的数据进行K均值聚类和形态学判别后能够滤除环境中大部分非人体热源的干扰,实现人体的定位;将D203S热释电传感器获取的信息进行WPE特征提取后,通过Fisher线性分类器进行分类识别发现能够达到较高的识别结果;在进行数据层加权融合后,识别结果的正确率最高能够达到%17.97,达到了预期效果。室内人体定位技术近年来发展迅速,有非常好的发展前景。红外检测法作为室内定位技术的一个重要组成部分,在许多方面还需要进一步地探索与研究。本文提出的方法对现有的室内定位技术做了相应的改进,提高了定位系统对人的位置以及数量的识别能力和识别准确率,能够更好地满足智能家居的要求,有望促进智能家居设备的发展。
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