[发明专利]融合热释电传感与摄像机的人体混合监控系统及方法有效

专利信息
申请号: 201410270546.9 申请日: 2014-06-17
公开(公告)号: CN104539874B 公开(公告)日: 2017-11-21
发明(设计)人: 李方敏;熊迹;刘新华;赵宁;李等 申请(专利权)人: 武汉理工大学
主分类号: H04N7/18 分类号: H04N7/18;H04N5/232
代理公司: 武汉开元知识产权代理有限公司42104 代理人: 潘杰
地址: 430070 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 融合 热释电 传感 摄像机 人体 混合 监控 系统 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于无线通信网络信息处理领域,具体地讲是一种融合热释电传感与摄像机的人体混合监控系统及方法。

背景技术

在当今信息化时代,如何准确鉴定一个人的身份、保护信息安全,已成为一个亟待解决的关键社会问题。传统的身份认证由于极易伪造和丢失,越来越难以满足社会的需求,目前最为便捷与安全的解决方案是生物识别技术。由于其广阔的应用前景、巨大的社会效益和经济效益,已引起各国的广泛关注和高度重视。生物特征识别(biometric identification)技术是一项新兴的安全技术,也是本世纪最有发展潜力的技术之一[1]。用于身份识别的生物特征有手形、指纹、脸型、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等,行为特征有签字、声音、按键力度等。从统计意义上来说,这些生理特征都存在着唯一性,因而这些特征都可以成为鉴别用户身份的依据。基于这些特征,人们已经发展了手形识别、指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识别、签名识别等多种生物识别技术[2]。

如果说人脸、指纹等静态图像的识别是第一代生物识别技术的话,那么步态这种动态识别则是第二代生物识别技术。步态识别旨在从相同的行走行为中寻找和提取个体之间的变化特征,以实现自动的身份识别[3,4]。脸型、指纹等生物特征,通常要求近距离或接触性的感知(如指纹需要接触指纹扫描仪等),它们在远距离情况下将不可能被使用,而步态此时仍是可感知的,这是步态识别的一个显著优势。虽然步态分析在医学、心理学等诸多领域有着长期的研究,但是使用步态作为生物特征用于身份识别则是近年来计算机视觉领域中相对新兴的研究课题。然而,传统的步态识别以及其他识别技术存在的一个主要缺点,即它们大多需要在白天环境下实现,夜晚时则效果不佳[5-6]。

在自然界,任何高于绝对零度(-273℃)的物体都会向空间发射红外线。人体有较恒定的体温,一般为37℃,可以看作是一个红外辐射源,会发出10μm左右特定波长的红外线,而个体之间发射的红外线的强度是有区别的。热释电红外(pyroelectric infrared,PIR)传感器在室温下对于红外辐射的探测具有较高的性能,在入侵检测及自动照明控制等方面有广泛的应用,由于它的低成本和低功耗,使其在安全应用上具有很大的吸引力[7]。

人作为动态的分布式的红外源是由体貌特征及步态特征所决定的,人体不同的步行运动姿态可导致所得PIR信号不仅时域特征有差异,并且其频域信号在特定频段也会产生差异。PIR传感器可探测人体所辐射出的红外线,输出电信号。当人体沿一定路径运动时,红外辐射将以唯一的方式影响PIR传感器的探测场,进而影响传感器的输出信号。因此,利用探头表面安装有菲涅耳透镜的PIR传感器得到时域电压信号,对信号的频谱特性进行分析就能解析人体的运动特征,实现人体运动信息的特征提取及分类识别。相比基于图像的步态识别,使用PIR传感器可以忽略人体的结构信息,所采集的数据量也大大小于前者。

智能视频监控是多学科交叉的前沿研究领域,也是当前国际性的研究热点,它主要是解决在一些重要、敏感的场合进行全天候的、自动、实时监控的问题。目前为止,视频监控系统的发展已经经历模拟视频监控系统,半数字化视频监控系统、全数字化视频监控系统三个阶段。智能监控系统的智能化主要体现在能够对目标检测、识别、跟踪与报警,它能有效的代替人们实时监控,但就目前来说,监控系统的智能化很低,很多时候只能起到记录现场的作用。在对行人异常行为检测方面,由于受遮挡,场景等因素影响,在一些场合智能监控系统难以发挥其有效性[8-10]。如果利用步态和其它生物特征融合技术来对目标识别,将会大大提高识别效果。

基于热释电的人体信息识别与跟踪系统有其优缺点,其优点有①成本低、能耗小、灵敏度高;②体积小、重量轻、易于安装和操作;③不易受背景及光照等环境条件的影响;④可忽略人体的结构信息,所得数据量小,便于实时处理;⑤信号分析和处理算法,相对比较简单;其缺点:①易于红外波长相近的动物在频谱上相互叠加;②人体不同部位动作的区分程度不高;③由于菲涅尔透镜的聚焦作用,同一辐射源不同部位的红外信号到达PIR传感器后丢失了与辐射源形体有关的信息④成熟度不高;⑤周围环境在热释电传感器获取信息的过程中有一定的影响;同时基于视频的人体信息识别与跟踪也是明显的,其优点:①信息层次丰富,完整采集各种人体运动形态信息;②技术成熟,并已经应用到多种公共场所;③信息比较清晰,精准;④各种图像识别,提取能算法都比较多样与成熟。其缺点:①视频信息量过于庞大;②图像检测,识别,跟踪等图像处理算法比较复杂;③需要的硬件条件较高;④视频联动跟踪反应慢;⑤使用成本较高。

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