贺莉芳
- 作品数：4 被引量：19H指数：3
- 供职机构：重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：重庆市科技攻关计划国家高技术研究发展计划公安部应用创新计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种新型PIR人体探测技术研究被引量：4
- 2009年
- 为了提高被动式红外(PIR,passive infrared)探测器的工作性能,从改进PIR探测器空间布局和信号处理入手,提出一种基于复合式布局的PIR探测器人体探测的新方法。采用双PIR探测器复合式布局,通过GA算法得到其最优布局。当人体在探测区域内运动时,两探测器同时多角度检测人体移动情况。验证实验结果表明,提出的新检测方法能使设计的PIR探测器有效且可靠地检测和识别人体的移动情况。该检测方法适用于基于PIR传感的人体移动的智能检测和识别系统。
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- 关键词：探测器GA算法
- 基于小波熵的低误报率人体热释电红外信号识别被引量：5
- 2009年
- 提出一种基于双密度双树复小波变换小波熵特征的热释电红外(PIR)信号人体识别方法。首先对人体和狗的PIR探测器输出信号进行去噪预处理,然后提取信号的双密度双树复小波变换的小波熵作为特征,最后采用最小二乘支持向量机对特征进行分类。实验结果表明:所提取的特征及分类方法对人体与狗的热释电红外信号的识别率可达93.6%。因此该识别方法能大大降低PIR探测器的误报率,并可进一步提升PIR探测器在安防和智能家居系统中应用。
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- 关键词：热释电红外探测器最小二乘支持向量机
- 热释电红外信号人体运动特征识别被引量：9
- 2010年
- 根据人体在热释电红外(PIR)探测器的检测区域内沿不同路径和不同方向运动时信号在时域及频域的分布特点,提出一种基于单只PIR探测器信号的人体运动特征识别方法。首先提取人体PIR信号的频谱和短时频谱能量特征;然后进行主元分析(PCA)特征降维,根据典型相关分析(CCA)进行特征融合;最后采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法进行分类识别。实验以不同人体、不同运动方式的PIR探测器数据为研究对象。分析结果表明,提出的特征提取、特征融合及识别方法能有效地对人体运动特征进行识别。
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- 基于特征子模式典型相关分析的热释电红外信号识别被引量：1
- 2011年
- 为使现有热释电红外(PIR)探测器具有识别检测区域内红外辐射源的功能,提出一种基于典型相关分析(CCA)特征融合的人体和非人体PIR信号识别方法。该方法首先提取PIR信号的频谱和小波包熵特征,然后对频谱进行子模式划分,并分别与小波包熵特征进行CCA融合,把融合后的结果作为判别信息,从而实现了特征融合且消除了特征之间的信息冗余。最后通过多数投票方式融合判别结果。作为子模式CCA特征融合的一种特殊情况,文中分析了特征与自身子模式特征CCA融合的分类性能。实验结果表明,当频谱分为5个子模式时,能有效地对人体和非人体红外辐射源进行识别,识别率可达95.2%,比直接采用频谱与小波包熵CCA融合的识别率提高了2.7%。而采用小波包熵与自身子模式特征CCA融合的识别率最高为90.7%,比单独采用小波包熵的识别率提高了2.3%。
- 龚卫国王林泓贺莉芳
