Sammanfattning av denna webbsida: Pyroelektriska infraröda (PIR) sensorer används ofta som närvaroutlösare, men PIR-sensorernas analoga utgång beror på flera andra aspekter, inklusive kroppens avstånd från PIR-sensorn, rörelseriktning och rörelsehastighet, kroppsform och gång. I detta dokument presenterar vi en empirisk studie av mänskliga rörelsers detektering och identifiering med hjälp av en uppsättning PIR-sensorer. Vi har utvecklat en datainsamlingsmodul med två par PIR-sensorer som är ortogonliga och modifierade Fresnel-linser. Vi har placerat tre PIR-baserade moduler i en hall för att övervaka människor; en modul i taket; två moduler på motsatta väggar vända mot varandra. Vi har samlat in data från åtta ämnen när vi går i tre olika förhållanden: två riktningar (fram och tillbaka), tre avståndsintervall (nära en väggsensor, i mitten, nära den andra väggsensorn) och tre hastighetsnivåer (låg, måttlig, snabb). Vi har använt två typer av funktionsuppsättningar: en rå datauppsättning och en reducerad funktionsuppsättning som består av amplitud och tid till toppar; och passage varaktighet extraheras från varje PIR-sensor. Vi har utfört klassificeringsanalys med välkända maskininlärningsalgoritmer, inklusive instansbaserad inlärning och stöd vektormaskin. Våra resultat visar att med rådatamängden fångad från en enda PIR-sensor av var och en av de tre modulerna, kunde vi uppnå mer än 92% noggrannhet när det gäller att klassificera riktning och hastighet av rörelse, avståndsintervall och identifiera personer. Vi skulle också kunna uppnå mer än 94% noggrannhet när det gäller att klassificera riktning, hastighet och avstånd och identifiera ämnen med hjälp av den reducerade funktionen som extraheras från två par PIR-sensorer av var och en av de tre modulerna.
Liknar den experimentella installationen i REF, tre sensor modeller placerades i taket, med motsatta stativ vända mot varandra.
Human Movement Detection and Idengification Using Pyroelectric Infrared Sensors
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}