基于红外阵列传感器的人体行为识别系统研究

• 作者: 王召军 许志猛 陈良琴
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 行为识别 红外阵列传感器 多特征提取 K-近邻算法
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真
• 页码范围: 231-237
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4326字
• 语种: 中文

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％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许志猛	福州大学物理与信息工程学院	25	26	3.0	4.0
2	陈良琴	福州大学物理与信息工程学院	16	99	6.0	9.0
3	王召军	福州大学物理与信息工程学院	2	0	0.0	0.0