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基于红外阵列传感器的人体行为识别系统研究

王召军,  许志猛,  陈良琴

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文章导航 > 红外技术  > 2020 >  42(3): 231-237
王召军, 许志猛, 陈良琴. 基于红外阵列传感器的人体行为识别系统研究[J]. 红外技术, 2020, 42(3): 231-237.
引用本文: 王召军, 许志猛, 陈良琴. 基于红外阵列传感器的人体行为识别系统研究[J]. 红外技术, 2020, 42(3): 231-237.
shu
WANG Zhaojun, XU Zhimeng, CHEN Liangqin. Human Behavior Recognition System Based on Infrared Array Sensors[J]. Infrared Technology , 2020, 42(3): 231-237.
Citation: WANG Zhaojun, XU Zhimeng, CHEN Liangqin. Human Behavior Recognition System Based on Infrared Array Sensors[J]. Infrared Technology , 2020, 42(3): 231-237.
shu

基于红外阵列传感器的人体行为识别系统研究

  • 福州大学物理与信息工程学院,福建福州,350108

  • 福州大学

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(61401100)%福建省自然科学基金资助项目(2018J01805)%福州大学人才基金(GXRC-18083)%福州大学科研启动基金(GXRC-18074)
详细信息

  • 中图分类号: TP391.4

Human Behavior Recognition System Based on Infrared Array Sensors

    摘要
  • 摘要: 随着人口老龄化的到来,为了避免发生意外事故,对老人日常活动行为进行识别和监测的安全监护系统的需求不断增长.传统的基于摄像头拍摄或者穿戴式传感器的活动状态监测系统存在着隐私保护和使用不方便等不足.为此,本文设计一种基于红外阵列传感器的人体行为识别系统.该系统通过检测环境中的温度分布和变化情况识别人体行为,不需要在老人身上佩戴任何设备,尺寸小易于安装,在黑暗环境中可正常工作,且由于采集到的是低分辨率信息,不会造成隐私泄露,对比传统方案具有明显优势.从采集到的温度分布信息中提取特征并采用K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法实现了"走"、"坐"和"跌倒"3种状态的识别.实验结果表明平均准确率可达到95％,其中跌倒准确率为97.5％,行走准确率高达100％,坐下准确率为92.5％.
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