Abstract-Vårt mål är att automatiskt spåra och fånga bilder av en inkräktare med hjälp av en robotisk pan-tiltzoom kamera. I detta dokument anser vi problemet med automatiserad positionsuppskattning med hjälp av ett trådlöst nätverk av billiga binära rörelsesensorer. Utmaningen är att integrera data från ett nätverk av bullriga sensorer som lider av eldfasta perioder under vilka de kan vara oemottagliga. Vi föreslår en skattningsmetod baserad på partikelfiltrering, en numerisk sekventiell Monte Carlo-teknik. Vi modellerar sensorer med villkorliga sannolikhetstäthetsfunktioner och införlivar en probabilistisk modell av en inkräktarstat som använder hastighet. Vi presenterar simuleringar och experiment med passiva infraröda (PIR) rörelsesensorer som tyder på att vår estimator är effektiv och försämrar graciöst med ökande sensorrefraktära perioder.
Dessutom införde Schiff och Goldberg REF en uppskattningsmetod baserad på PF med ett binärt rörelsesensornätverk för att automatiskt spåra och fånga bilder av en inkräktare.
Automated Intruder Tracking using Particle Filtering and a Network of Binary Motion Sensors
{'venue': '2006 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering', 'journal': '2006 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}