（信号与信息处理专业论文）基于热释电红外传感器网络的人体跟踪研究.pdf

安徽大学硕士学位论文 摘要 filw l li ii1 1 11 1i t1 i iiii y 19 7 5 15 9 人体跟踪是人体运动检测和景物理解的重要组成部分，它包括对人体运动进 行识别和定位，在灾害救助、安防以及医疗监护方面，人体运动跟踪得到了较为 广泛的应用。常见的人体跟踪技术主要有无线射频定位法、超声波测量法、a g p s ( 辅助g p s 技术) 定位、基于图像序列的人体跟踪方法和主动式红外探测法。上 述方法因为能耗和可移动性等因素限制，不适用于一些特殊环境，比如g p s 无法 进行室内定位。 在“新一代宽带无线移动通信网”国家科技重大专项( 2 0 0 9 z x 0 3 0 0 6 0 0 1 0 2 ) 支持下，我们探讨一种被动式红外传感器人体跟踪方法，并应用于无线传感器网 络( w s n ) 。热释电红外传感器对人体的红外辐射有特别的灵敏谱段，在区分 人与非人运动目标上具有较强的优势，适合使用于人体定位跟踪领域。该传感器 成本低、能耗低，市场应用前景广阔。论文主要工作包括设计基于热释电红外传 感器的无线传感器网络定位跟踪方法、设计监控终端、系统实现并进行实验验证。 论文中主要研究内容和方法可以归纳为： 1 利用菲涅尔透镜阵列对红外传感器外围的空间可视区域( f o v ：f i e l do f v i e w ) 进行几何分割和标记编码，借助热释电红外传感器对不同区域探测到 人体目标时反馈电平信号的不同响应编码来对应获取目标所在位置，从而 实现人体跟踪。 2 我们设计的人体跟踪实验系统包含4 个红外模块从节点，1 个主节点和1 个p c 主机，探讨了把计算工作量分布在从节点、主节点和主机，从而有效 地控制计算和通信资源。 3 本文对上述设计方案进行了实验验证，采集、处理并分析数据，通过实验 验证了系统跟踪的性能与精度。通过相关滤波方法对跟踪数据进行后期处 理，并展示了跟踪效果。 关键字：人体跟踪，热释电红外传感器，分割编码，滤波 安徽大学硕士学位论文 基于热释电红外传感器网络的人体跟踪研究 a b s t r a c t t h eh u m a nt r a c k i n gi sa ni m p o r t a n tp a r to fh u m a nm o t i o nd e t e c t i n ga n d u n d e r s t a n d i n g , w h i c hh a sb e e nm o r ew i d e l yu s e di nd i s a s t e rr e l i e f , s e c u r i t ya n d m e d i c a lc a r e n o w a d a y s ，h u m a nt r a c k i n gt e c h n o l o g yi n c l u d e sr f , u l t r a s o n i c ，g p s ， i m a g eb a s e da n da c t i v e i n f r a r e dm e a s u r e m e n tm e t h o d s f o rt h e f a c t o r so fe n e r g y c o n s u m p t i o n ，m o b i l i t yl i m i t a t i o na n de t c ，t h e m e t h o d sm e n t i o n e da b o v ea r e n t s u i t a b l ef o rs o m ec e r t a i na p p l i c a t i o ne n v i r o n m e n t s f o re x a m p l e ，g p sp o s i t i o n i n gc a n n o t b e u s e d i n a r o o m w i t hs u p p o r to f ”t h en e x tg e n e r a t i o nb r o a d b a n dw i r e l e s sm o b i l ec o m m u n i c a t i o n n e t w o r k o ft h en a t i o n a ls c i e n c ea n dt e c h n o l o g ym a j o rp r o j e c t s ( 2 0 0 9 z x - 0 3 0 0 6 0 0 1 - 0 2 ) ，w ee x p l o r eap a s s i v ep y r o e l e c t r i ci n f r a r e ds e n s o rp o s i t i o n i n gs t r a t e g yf o r w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k s ( w s n ) t h i sm e t h o dc a na c c u r a t e l ye x t r a c ts p e c i f i c i n f o r m a t i o nt ot h eh u m a nb o d y , a n dt h ed i s t i n c t i o nb e t w e e nh u m a na n dn o n h u m a n p e r f o r mw e l lo nm o v i n gt a r g e t s t h em a i nr e s e a r c ha n dm e t h o d sc a nb es u m m a r i z e da sf o l l o w s ： i f r e s n e ll e n sa r r a y sa r eu s e dt om o d u l a t et h es e n s o rf i e l do fv i e w ( f o v ) w eh a v e e x p l o r e d d i f f e r e n tv i s i b i l i t y c o d i n g s c h e m e sa n ds e n s o r c o n f i g u r a t i o n s & d e p l o y m e n t s t h el o c a t i o no fh u m a nc a nb ec a l c u l a t e dt h r o u g ht h ed a t ac o l l e c t e d f r o mt h ef o u rn o d e s 2 t h i sd i s s e r t a t i o np r e s e n t saw i r e l e s sp y r o e l e c t r i cs e n s o rs y s t e m ，c o m p o s e do f s e n s i n gm o d u l e s ( s l a v e s ) ，as y n c h r o n i z a t i o na n de r r o r 喇e c t i o nm o d u l e ( m a s t e r ) ， a n dad a t af u s i o nm o d u l e ( h o s t ) ，t op e r f o r mh u m a nt r a c k i n g a l g o r i t h mt r a d e - o f f b e t w e e np e r f o r m a n c ea n dc o s t ，f o rr e a l - t i m es y s t e mi m p l e m e n t a t i o n 3 b yc o l l e c t i n g a n da n a l y z i n gd a t a , w ev e r i f i e dt h es y s t e mp e r f o r m a n c ea n d a c c u r a c yo ft r a c k i n g t h r o u g hr e l e v a n tf i l t e r i n gm e t h o d s ，w ep r o c e s s e dt r a c k i n g d a t aa n dd i s p l a y e df i l t e r e dr e s u l t s k e yw o r d s ：h u m a nt r a c k i n g , p y r o e l e c t r i ci n f r a r e ds e n s o r , d i v i d e dc o d e ，f i l t g a i n g t t 安徽大学硕士学位论文 第一章绪论 第一章绪论 1 1 课题研究背景及意义 当今社会各类灾难事件频频发生，人们愈加期盼公共安全能有一套有效的预 警及灾难救助系统。无线传感网( w s n ) 的优势是可以通过无线方式将广域的 物理环境监测和强大的逻辑处理节点联结起来，人们从而能够更为安全有效的获 得广域信息，如图1 1 所示【l 】。w s n 使用物理传感器采集各种信息之后，以无线 方式将数据传输至后端的数据处理节点，从而实现了将远端物理目标世界和后方 逻辑决策有效地联系起来。在公共安全领域，采用w s n 系统进行数据监控已成 为一种趋势【2 】o 节点 图1 - 1 无线传感器网络结构酬u 人体运动跟踪包括捕获身体位移和肢体运动，如人体目标的姿势和手势。它 已被广泛地应用，比如计算机视觉【3 1 ，机器人技术【4 】，虚拟现樊5 1 ，智能空间【6 】， 监视【7 】等。基于光学和热视觉的跟踪系统是非入侵感知方式，能以一种自然的方 式无干扰的诠释人体运动。 热运动跟踪相比光跟踪的优势在于它在理论和实际上的照明不变性，它的感 知和跟踪能力在相当的范围内与外部光源的强度和谱无关。这是因为从人体发出 的中到长波的红外辐射，从8 | lr l a 到1 4i lm 并且峰值在9 5 5pr l l ，是发射而不是 反射的【8 】【9 1 。在大多数情况下，一个基于视觉的运动跟踪问题包括若干子物体， 如图l - 2 所示，包括特征抽取( 检测) ，特征到物体的结合( 定位) 和运动估计 安徽大学硕士学位论文基于热释电红外传感器网络的人体跟踪研究 ( 跟踪) 【1 0 】【1 1 1 。 溺黼簇鬻黼 i 热流量 提取l ： 震象俐运的关联 i ；：l 平滑 l计算 图l - 2 热运动跟踪的一股框图 大多数基于视觉的移动目标检测方法涉及大量的实时计算，如时间差异 7 1 ， 背景减法【l l 】和热流量估计1 2 1 。在许多情况下，由于目标运动状态先验知识的可 用性，密集和昂贵的通用成像探测器阵列显得低效和不必要。例如，一个1 0 0 枣1 0 0 像素的8 位灰度视频图像包含8 0 k b i t s 的数据，而位置和速度可以仅用几位来表 示。 微处理器，射频收发器，传感器和网络技术的最新进展，使传统的集中式视 频跟踪传感器演变为新一代的分布式传感器网络( d s n ) 【l l 】。个典型的d s n 包含许多小型，低成本，空间分散的传感器节点，如图1 - 3 所示，自身拥有计算 和通信能力。它们分析和处理从周围环境收集的数据，并只传送感兴趣的信息给 上级决策点，相互合作从而完成复杂的任务。 图i - 3 ：传感器节点结构 被动式传感器因为成本低，功耗低和隐蔽性好的特性，成为了许多d s n 应 用的首选。在我们的人体运动跟踪研究中，选择了热释电红外传感器，原因有： 2 安徽大学硕士学位论文 第一章绪论 1 ) 低成本和它的商业前景； 2 ) 对人体发出的红外辐射特别灵敏( 8 1 4 u r n ) ； 3 ) 对0 1 到3 r a d s 的角速度非常灵敏； 4 ) 它只对人体目标运动有响应： 5 ) 用低成本的菲涅尔透镜阵列可以控制它的可见区域( f o v ) 。 本文的主要目的是通过研究热释电红外传感器的物理特性，提出相应的人体 运动跟踪算法理论，根据理论设计基于热释电红外传感器的无线传感器网络节点 和监控终端，如图1 - 4 所示，通过传感器节点感知数据，得到的数据应用节点协 作跟踪算法实现对人体位置信息获取，将数据发送至主机，从而在p c 监控终端 实现实时监控，达到人机交互的目的。 菲涅尔透镜 菲涅尔透镜 图l - 4 分布式无线热释电红外传感器系统 1 2 国内外研究现状 菲涅尔透镜 国内外对于无线传感器网络( w s n ) 目标跟踪的应用研究，主要包括两方 面：位置服务与目标检测【1 2 1 。 ( 1 ) 位置服务的应用具备相当大的商业价值，所以g p s 定位系统在世界范围 内运用广泛。不过，众所周知的是，g p s 系统无法进行室内的定位。为了解决这 个问题，p r i y a n t h a 等人利用传感器平台开发了c r i c k e t 定位系统【删较好地实现 室内的定位。c r i c k e t 则借助目标装备的设备发送带有标记的射频信号与超声波 信号，计算出超声波信号的传送时间从而实现定位。另外，bk u s y 等一些人在 3 安徽大学硕士学位论文基于热释电红外传感器网络的人体跟踪研究 仓库管理( a s s e tt r a c k i n g ) 4 5 】中采用室内定位技术，物品上装备传感器节点， 传感器节点移动时会产生多普勒频移，从而获知目标位置，进一步实现仓库物品 跟踪管理。 ( 2 ) 无线传感器网络( w s n ) 中另外一个重要应用是对入侵目标的检测，主 要根据监测目标的震动、声音、磁场、红外辐射等信号来实现目标定位。通常以 上检测方法都是双元模型，也就是说检测信号的强度会随距离增大而逐渐减小， 当目标与传感器节点的距离在一定范围内时，信号强度超过一定的阈值，这种情 况下就认为目标已出现。n s h r i v a s t a v a 提出了一种基于双元检测模型的目标跟 踪模型 4 9 1 。h et i a n 等人开发了百1n e t 系统【删，它融合了多种检测方式，根据 磁场变化以及噪声强度来监测车辆运动，借助被动红外来检测运动的人，但仅限 于检测人出现与否。 被动热释电红外传感器目前主要应用于安全防盗领域。被动跟踪技术在雷 达、声纳等跟踪装置上已得到了充分应用，而被动红外传感器却因为检测信息量 少，通常认为不能应用于目标跟踪。高学彬等人提出了一种被动式红外传感器模 型【2 】，由一个红外传感器节点可以得到目标的方位，根据多个节点数据融合可以 进一步获得目标的运动信息。 2 0 0 5 年到现在，q ih a o 等人在对热释电红外传感器的人体运动跟踪研究的 基础上，提出了一些人体运动跟踪算法，基于红外传感器对相关波长的人体辐射 辐射比较敏感的特征【1 3 】，对红外传感器外围进行区域划分和编码【5 7 1 ，人体在不 同区域运动时会对应产生不同的编码，从而确定人体具体位置。 这个领域中，区域分割编码【3 5 1 、数据采集、数据处理以及判别识别4 1 】这三 方面是主要的研究方向。区域分割编码方法的不同与获取数据的处理方法直接相 关；数据采集关系到电路设计，信号完备性和抗干扰问题，由于外界环境干扰对 设计不好的红外热释电传感器影响很大，所以良好的电路设计可以获得低误码率 的定位结果【5 3 】；数据处理以及判别识别实际上就是对电路所采集的原始信号加工 并提取出有效信息，主要包括滤波方法，数据恢复和融合等相关课题。 4 安徽大学硕士学位论文第一章绪论 1 3 论文组织结构与主要研究内容 1 3 1 本论文的组织结构 本论文总共分为六章，各章内容安排如下： 第一章：绪论，介绍了本课题研究领域的背景及意义、国内外研究现状，并 安排论文的结构。 第二章：人体运动跟踪技术研究，阐述了人体运动定位跟踪研究的应用领域 和必要性，对比分析了基于图像，超声波等人体定位方法，重点讨论了应用热释 电红外传感器进行人体运动定位的可行性以及在无线传感器网络中实现人体跟 踪的基本思路。 第三章：系统模型与信号处理，描述了系统模型，包括传感器模型，菲涅尔 透镜的具体内容和传感器可见区域调制，陈述了该跟踪问题的数学描述。最后讨 论了关于事件检测、数据融合和跟踪合成等方面的信号处理方法。 第四章：实验系统设计与实现，详细阐述了我们的实验系统设计的具体考虑 和实现问题。 第五章：结果与讨论，我们展示了仿真以及实验结果，并讨论了设计的长处 和不足。 第六章：总结与展望，对本论文相关工作进行总结，并探讨未来进一步研究 的方向和目标。 1 3 2 本论文的主要工作及研究成果 本文从理论设计着手，讨论了传统人体运动跟踪方法并列举出各自的应用领 域，根据对比研究，我们探讨了使用热释电红外传感器进行人体跟踪的可行性和 目前国内外已经取得的研究进展。由于热释电红外传感器在人体跟踪方面的天然 优势，即对人体红外辐射特别敏感，在区分人与其他物体时表现突出，我们通过 对多个热释电红外传感器监测区域进行划分和编码，当人体在不同区域运动时， 激发不同的传感器输出信号，将这些信号按照二进制排布，可以获得人体位于不 同区域运动产生的编码值，从而计算出人体位置。 本文的主要研究内容和方法归纳如下： 5 安徽大学硕士学位论文 基于热释电红外传感器网络的人体跟踪研究 1 对光电信号进行调制处理，将8 个传感器按照一个扇形区域分布，利用菲 涅尔透镜阵列对红外传感器外围的空间可视区域( f o v ：f i e l do fv i e w ) 进行 几何分割和标记编码，为了提高精度，相邻传感器之间的可见区域有重叠。 2 在p c 监控终端、主节点和从节点上分配计算负载，按照信号滤波、阈值判 断、运动理解、误码检测和路径跟踪的过程设计系统。 3 均衡性能与开销，在信号处理上使用卡尔曼滤波作为滤波算法。 4 改进通信协议，为了减少无线通信耗费的能量，因此需要为能量有限系统 选择一个合适的通信协议以延长使用时间。 为了验证我们的理论设计方案，设计组建了一套热释电红外传感器人体运动 跟踪实验系统，系统包含4 个感知数据的红外传感器模块( 从节点) ，1 个同步 数据和误差排除模块( 主节点) ，1 个数据融合模块( 主机) 。最后我们根据实 验结果分析系统的性能与可改进点，为进一步的研究做准备。 6 安徽大学硕士学位论文 第二章人体运动跟踪技术研究 第二章人体运动跟踪技术研究 本论文的一个主要特色就是利用热释电红外传感器进行人体运动跟踪，因此 我们首先对人体运动跟踪问题加以研究，并且对现有各种技术成果以及最新传感 器应用进行对比。 本章将对现有典型应用的人体运动定位跟踪方法，包括无线射频定位法、超 声波测量法、a g p s 定位技术、基于图像序列的人体跟踪方法和主动式红外探 测法等方法进行对比讨论，重点阐释了基于热释电红外传感器的人体跟踪方法。 2 1 人体运动跟踪概述 人体运动跟踪就是把人体运动目标从监测区域中提取出来，并依据某种方法 获取目标精确坐标信息的过程，一般包括运动检测和定位两个过程。人体运动定 位是运动物体的分类和跟踪的基础，这个阶段的处理质量直接影响了后期数据加 工的效果，因此它在人体运动分析中显得格外重要【1 4 】。 现如今，人体运动跟踪技术已被应用于交通管理、智能楼宇( s m a r tb u i l d i n g ) ， 智能家庭( s m a r th o m e ) i s 】、战场监控等领域。 2 2 典型的人体运动跟踪技术 广义上，人体运动跟踪可以分为两大类。一类是主动式跟踪方法，它通过主 动发射信号，用对应的接收设备接收反馈信号从而实现定位跟踪。无线射频检测 法、超声波测量法和主动式红外探测法均属于这一类。 另一类是被动式跟踪方法，这种跟踪技术自身不发射信号，仅利用人体本身 的某方面特性实现定位跟踪。a g p s 定位技术、基于图像序列的人体跟踪方法 和被动热释电红外传感器跟踪方法均属于被动式跟踪方法。 2 2 1 无线射频检测法 无线射频检测法是基于r f i d ( 射频识别r a d i of r e q u e n c yi d e n t i f i c a t i o n ) 的 一种检测方法，该方法通过非接触的双向通信，自动识别目标并获取相关数据信 7 安徽大学硕士学位论文 基于热释电红外传感器网络的人体跟踪研究 息，实现对人员的自动识别和管理，组成结构如图2 - 1 所示： 图2 1 射频识别系统组成结构【1 7 】 这种方法需要识别目标佩戴一个电子标签，当电子标签进入读写器信号范围 时，电子标签内置的振荡电路由读写器发射的同频率射频信号激发产生能量，并 由其将电子标签内置的数据发送出去。读写器接收到电子标签内置的数据后由后 端设备( 如计算机等) 判断出对象位置【1 8 】。这种人体运动定位方法使用简单，适 应性广，而且电子标签无需内置电源，所以电子标签完全可以做的很小，使用起 来非常方便。 然而对人体运动跟踪系统来说，无线射频检测法也有一些不足之处，比如检 测目标需要事先佩戴电子标签：读写器的检测范围有很大的局限性，检测精度与 信号强度成反比；接收器需要外部供电，灵活性不够，一旦电源损坏系统就陷于 瘫痪。 基于这样一些原因，无线射频系统如今多应用于餐厅刷卡机，办公室门禁， 无线自动结账等领域。 2 2 2 超声波测量法 超声波测量系统由超声波发生器和接收器两部分组成，依据发射超声波信号 和反射回超声波信号的时间差来判断目标与传感器之间的距离。其结构及工作原 理如图2 2 所示，控制电路接收到外部启动检测指令后控制脉冲发生器( p u l s e g e n e r a t o r ) 发射超声波信号并开始计时，超声波达到目标后产生回波，当回波检 测器( e c h od e t e c t o r ) 检测到回波脉冲时停止计时。假设从发射到接收到回波的时 间为a t ，声速为y ，则从传感器至目标的距离d = a t xv 2 砩两 安徽大学硕士学位论文第二章人体运动跟踪技术研究 超声波传感器 图2 2 超声波传感器结构及工作原理 与无线射频检测法相比，超声波测量法可以在能量有限的情况下，持续工作 较长时间，并且在介质中传播的距离较远，在精度要求范围内能够实现较大面积 区域的覆盖。但是由于超声波传感器无法辨识人体与其他非人物体的运动，且超 声波指向性强，如果要实现全部检测环境的无盲区覆盖，则必须在布设时有指向 各个方向对应的脉冲发生器和回波检测器。但是在布设时也不能够过度密集，因 为回波有部分散射，如果摆布过密，则脉冲发生器发射的超声波信号会干扰相邻 的回波检测器工作，如图2 3 所示： 图2 3 相邻超声波传感器互相干扰示意图 这种精度和干扰的矛盾，限制了超声波测量的应用。而且该系统在工作时会 发出噪声，对监测环境产生影响。因此超声波系统多应用在低精度且环境比较简 单情况下的人体定位，以及在机器人运动中作为避障检测传感器使用。 2 2 3a 。g p s 定位技术 全球定位系统( g l o b a lp o s i t i o n i n gs y s t e m ，简称g p s ) 是一个由2 4 颗g p s 卫 9 安徽大学硕士学位论文 基于热释电红外传感器网络的人体跟踪研究 星以及地面上1 个主控站、3 个数据注入站和5 个检测站，还有作为用户端的 g p s 接收机构成的中距离圆形轨道卫星导航系统。它所获得位置信息的精确度与 能接收到信号的卫星数成正咄2 0 1 。 在人体运动定位方面，a g p s ( a s s i s t e d g p s ) 作为g p s 结合移动通信运营基 站的人体位置信息捕获方法，在日、美、韩等国家已经应用非常广泛。a - g p s 手机首先通过网络传输本身的基站地址到位置服务器，位置服务器根据该手机的 大概位置把该位置相关的g p s 辅助信息，比如g p s 星历和方位俯仰角等传输到 该手机，手机的a - g p s 模块根据辅助信息接收g p s 原始信号，手机接收到g p s 原始信号后解调信号，并计算手机到卫星的伪距( 伪距为受各种g p s 误差影响 的距离) ，然后通过网络传输有关信息至位置服务器，位置服务器将凭借获得的 g p s 伪距信息以及来自其它定位设备( 如差分g p s 基准站等) 的辅助信息实现 对g p s 信息的处理，并估算该手机的位置，位置服务器将该手机的位置通过网 络传输到定位网关或应用平刨2 1 】 2 2 】。 与前文所阐述的人体运动跟踪方法相比，基于g p s 的定位技术精度高，在 正常的g p s 运行环境下可达1 0 m 左右，覆盖范围大且可用性强，开销也是相对 合理的【2 3 】。不过这种定位方法也有不足之处。 首先目标用户欲使用这项服务，必须携带配备a g p s 功能的移动终端；其 次，室内定位的问题依然无法解决；第三，a - g p s 手机相比普通手机电池消耗 增加，缩短了手机待机时间；第四，这项服务需要事先授权，在非常时期( 如战 争时期) 将难以正常运作。 2 2 4 基于图像序列的人体跟踪方法 基于图像序列的人体跟踪方法是通过对图像序列中的目标运动进行检测，提 取，识别与跟踪，从而获取目标的运动轨迹，经相关处理与分析，最终实现对运 动目标的行为理解。图2 - 4 是该方法的一般工作流程： 1 0 安徽大学硕士学位论文 第二章人体运动跟踪技术研究 图2 4 人体跟踪流程图【2 4 l 基于图像序列的人体跟踪系统一般包括图像采集设备( 摄像机等) 和计算机 两部分。该方法的优点是非接触，自身并不发射信号因而隐蔽性强，定位精度甚 至可以达到厘米级，同时系统覆盖面大，单个视频采集设备就能覆盖超过l o o m 2 区域，所以单位覆盖面积成本实际上很低。在基于仿生学研究中甚至可以实现 3 d 定位，方法是利用两台摄像机和视差的比例关系【2 6 1 。 如今这个领域的研究热点是人体识别和行为解析，原因是一般光学摄像机不 能直接把人体与其它运动物体识别出来，所以就需要计算机辅助模式识别算法进 行后期判别，这也正是基于图像序列人体跟踪方法的不足之处。 其次，这种方法最大的难点在于如何权衡数据处理量与运算复杂度的矛盾， 为了获取更高精度，就要应用分辨率更高的摄像机和处理能力更强的计算机，而 这会加重数据量和计算速率需求，所以它显然不适合无线通信传输，也就难以应 用在能量和运算能力有限的系统中。 另外普通光学摄像机对光照强度有一定依赖性，一旦光强低于一定标准就需 要借助于辅助照明设备，比如应用在国内交通的电子警察就是普通光学摄像机加 上夜间辅助照明设备一起协同合作。因为成本过高这样一些因素，夜视摄像机并 不适合一些普通监控领域。 最后，基于图像序列的人体跟踪方法并不适合应用在一些关系到隐私或者需 要保密的场合。 2 2 - 5 主动式红外探测法 主动式红外探测法在安全防范领域已得到广泛应用，主动式红外探测器通常 安徽大学硕士学位论文 基于热释电红外传感器网络的人体跟踪研究 包括主动红外发射机，主动红外接收机和控制器三部分( 图2 5 ) 。发射器与接收 器之间投射了一定波长的红外射线，当人体穿越这段红外线路径时，红外光束被 遮断，从来带来接收器上的电平值变化，控制器就通过电平值变化状况来分析人 体的分布情况。 图2 5 主动式红外探测器结构图【1 9 】 由图知，主动式红外探测器并不是对一个面进行探测，而是探测点到点的对 应关系，所以探测精度很高。不过一旦要对一定空间范围进行检测和定位，就需 要在不同角度和位置安装这样的设备。另外，类似于超声检测法的缺陷就是主动 红外探测器安装较多时，如何消除射束之间交叉干扰也是一大问题。这种设备价 格很高，所以大量部署时成本就特别高。而且发射器和接收器之间距离一般只有 1 5 m 至2 5 m 。综上所述，这种系统应用范围相对有限，并不适用于一些大型区域 的人体运动探测。 2 3 基于热释电红外传感器的人体运动跟踪方法 通过对我们前文所阐述的各种人体跟踪方法的对比研究，这些方法都有各自 的适用范围，包括检测精度、能耗、覆盖范围和工作环境等等方面各有千秋。而 多数方法在区别人和非人运动目标方面无法获取良好的效果，原因可以归结为都 不能准确提取人体所特有的信息。综合这些问题的共性，就产生了对一种新跟踪 方法的研究基于热释电红外传感器的人体运动跟踪方法。该方法基本思想是 将空间可视区域( f o v ：f i e l do f v i e w ) 进行几何分割和标记编码，借助热释电红外 传感器对不同区域探测到人体目标时反馈电平信号的不同响应编码来对应获取 1 2 安徽大学硕士学位论文 第二章人体运动跟踪技术研究 目标所在位置，从而实现人体跟踪。 2 3 1 热释电红外传感器工作原理与特性 自然界中，任何高于绝对温度( - 2 7 3 度) 的物体都会产生红外光谱，不同温 度的物体释放的红外波长也是不一样的。热释电红外传感器r ( p i r ：p y r o e l e c t r i c i n f i - a r e ds e n s 0 0 能将8 1 4 1 t m 波长范围的红外信号变化转变为电信号【2 9 】，而人体 的热释电红外辐射波长( 3 7 c 或9 8 f 时) 的典型值为9 5 5 1 t m ( 图2 6 ) ，所以热 释电红外传感器可以在一定距离内探测人体辐射。 波长( 脚) 图2 6 人体3 7 黑体( b l a c kb 0 d y ) 辐射曲线咧 图2 7 为热释电红外传感器的结构示意图，包括三个部分【3 0 l ： 1 滤光晶片，截止波长为8 1 4 u n ，对应于人体辐射的红外中心波长9 5 5 1 a m ， 实现带通滤波，从而区分人和非人目标。 2 热释电红外材料，常用材料有钽酸锂、锆钛酸铅系陶瓷、硫酸三甘钛等， 作用是热释电转换，即把通过滤光晶片的红外辐射能量变化转换成电信号。 3 场效应管匹配器，作用是初级放大和阻抗匹配，输入有很高的阻抗，输出 为较低的阻抗。 安徽大学硕士学位论文基于热释电红外传感器网络的人体跟踪研究 i 热释日 l 图2 7 热释电红外传感器及其结构图 热释电红外传感器外围一个重要器件是菲涅尔透镜( f r e s n e ll e n s ) ，通常是由 聚烯烃材料制作而成，菲涅尔透镜的作用有两个： 1 聚焦作用，即将热释的红外信号折射( 反射) 在p i r 上，增加热释电传感 感应的角度和区域。 2 将探测区域内分为若干个明区和暗区，使进入探测区域的移动物体能以温 度变化的形式在p i r 上产生交变的热释红外信号【3 1 1 。 菲涅尔透镜在光学聚焦下可以使传感器的接收灵敏度大幅度提高并对自然 界中的白光有抑制作用。不安装透镜时，传感器的有效探测距离仅有1 米，安装 后探测距离可达3 - 6 米。 热释电红外传感器的功耗非常小，典型工作电流为8 2 4 衅，所以能够在电 池供电能量有限状况下长时间运行。其工作时只是被动接收人体的红外辐射来实 现检测，自身并不对外发射辐射信号，所以隐蔽性非常好，目前广泛应用于安全 监控领域。 2 3 2 基于热释电红外传感器的人体运动检测与定位方法 热释电红外传感器之前大多被应用在监控报警领域，但通常这种报警器精度 较低，一般只能判断人是否存在，并不能实现定位和跟踪。如何把热释电红外传 感器对人体红外辐射敏感的这种特征，充分开发应用在对人体运动的定位跟踪 上，是一个相当有前途的应用领域。目前这方面的文章还非常少见，但令人欣喜 的是目前国内外已有一些先驱者做出了积极的尝试，并取得了不错的成果。这一 节我们总结已有的研究工作，按照热释电红外传感器感知方式把他们分为俯视感 1 4 安徽大学硕士学位论文 第二章人体运动跟踪技术研究 知模式和侧视感知模式。这两种模式各有利弊，下面简要阐述他们的思路。 2 3 2 1 俯视感知模式 中山大学的申柏华、王国利等人提出一种基于热释电红外传感器的人体定位 方法【5 3 1 ，节点均悬挂在房顶上，一个传感器节点包括9 个传感器，等分为3 组， 3 组之间成等边三角形排放，每组中3 个传感器并排安装，并按图2 8 所示的可 见区域f o v 几何分割： 图2 8 菲涅尔透镜遮挡覆盖示意图刚 其中，灰色代表屏蔽区域，白色代表未屏蔽区域，目标位于灰色所辐射区域 时，传感器无法检测到目标，输出为0 ，位于白色区域时，输出为1 。当这样一 个传感器节点悬挂于屋顶时，因为房高远大于3 个并排摆放的传感器的相互距 离，他们进一步近似认为这3 个传感器是位于同一位置，即它们的感知范围是相 互重叠的。图2 - 9 为考虑身高影响时区域几何分割效果图，表2 1 为人体所在区 域和传感器输出值的对应关系。 3 _ 】豳豳黪 ba d c 】b ab 1 5 安徽大学硕士学位论文基于热释电红外传感器网络的人体跟踪研究 2 4 本章小结 图2 1 2 高学彬的实验系统【2 j d a t ap r o c e s s i n gu n i t 本章讨论了目前人体运动跟踪领域的主要研究方法，重点阐述了基于热释电 红外传感器跟踪方法的天然优势，即对人体红外辐射特别敏感，在区分人与其他 物体时表现突出，并迸一步探讨了如今这方面的研究进展及主要技术手段。考虑 到俯视感知模式在房间高度和部署有效性等方面的限制，我们更看好侧视感知模 式的应用前景。 蓄一 安徽大学硕士学位论文第三章系统模型与信号处理 第三章系统模型与信号处理 根据上一章的讨论，考虑到具体应用环境的限制，我们在侧视感知模式所阐 述思想的基础上，提出一种热释电红外传感器系统模型和菲涅尔透镜阵列可视性 调制方法，并讨论了相关信号处理技术。 3 1 热释电红外传感器建模 一般情况下，一个分布式传感器系统包含一个信号空间，一个用于传感器可 视性调制的参考结构和一个物体空间，它包含所有可能的物体配置状态。在我们 的研究中，这些成分被表示为：热释电传感电路，f r e s n e l 透镜阵列和在室内行 走的人热源【5 6 1 。 在线性假定下，m 传感器的响应信号j ( f ) 吼”由下式给出： s ( f ) = j i l ( f ) 宰v ( r ) y ( 吖) 卉 ( 3 1 ) 其中“宰 表示卷积，h ( t ) 是一个传感器的脉冲响应，q 是物体空间， v ( r ) 【o ，1 】“是m 传感器与物体空间之间的正可视性函数，由f r e s n e l 透镜或编 码窗口掩膜调制，( r ，f ) 是由目标产生的调制。 从方程( 3 1 ) 可知，源分布( ，) 的确是一个隐变量。它说明，一个包容的 跟踪策略，即y ( ，t ) 一个递归估计应该在最大期望( e m ) 机制中推导p 2 1 。 e 步：在更新，( f ) 后，估计y ( 厂) ； m 步：在更新y ( ，) 后，估计，( f ) 。 在辐射场简化几何假定下，v ( ，1 2 ) 描述在场点r 2 到场在的贡献。双元热 释电检测器的可视性在图3 1 中给出，其中被测试的点源和传感器之间的距离被 归一化，以便显示它的一般可视性特征。这样一个双瓣形的可视性模式的形成是 因为2 个热电元件被反串连接，从一个元得到的信号作为热源在视场( f o v ) 的 重叠的共同区域交叉相互抵消。 2 l 安徽大学硕士学位论文基于热释电红外传感器网络的人体跟踪研究 0 图3 - 1 双元件热电检测器的可视性极绘制 热释电检测器响应信号正比于晶体上的温度变化而不是温度本身。因此，一 个热释电检测系统的传递函数是高通的。考虑跨导放大器的响应时间，整个系统 可以被描述为带通的。系统的第二阶传递函数是【2 8 】 耶) = 鬻= 砖( 焘一而南 2 ， 其中v ( s ) 是被放大的电压信号：( s ) 是热通量，t 是电子电路的响应时间， 是释放时间。 系统被测量的阶跃响应用虚线表示在图3 - 2 中。实线是辨认系统模型的阶跃 响应，它带有一个4 阶的传递函数为： 呻) = 鬻= k ( 。s 嗡2 + 2 。咿乙( d d 西一万s 2 丽+ 2 e 而( d ? ( 3 - 3 ) 其中砖= o 2 6 v j ；。= o 7 ；( i ) 。= 2 h z ；毛。= o 7 ；( i ) 。= o 6 h z 。 如果我们假定传感器有7 r 2f o v ，可以看出我们的检测系统的带宽大致在 o 7 h z 到2 h z ，与人在室内移动相匹配，角速度在1 1 r a d s 和3 1 r d a s 之间。 安徽大学硕士学位论文第三章系统模型与信号处理 s t e pr e s p o n s e t i m e ( s e c o n d ) 图3 - 2 ：热释电传感器系统的阶跃响应 3 2 菲涅尔透镜阵列和可视性调制 我们使用的f r e s n e l 透镜由轻质、低价的塑料材料制作而成，并在8 到1 0 u m 范围有良好的透射特征。透镜边增加深度的公共中心的齿形仿佛一个凹的轮 廓，类似一个凸透镜的性质。一个f r e s n e l 透镜阵列包含若干个f r e s n e l 透镜，围 绕着一个检测器弯曲排列在透镜的聚焦长度上，覆盖范围近o 5 f o v ，并在空间 上创造一组具有一致角度的光荆5 6 1 。图3 3 给出我们实验中使用的f r e s n e l 透镜 光束模式( a a o 9 g i t l ，f r e s n e lt e c h n o l o g i e s ) 。 ( b ) 侧视图 图3 3 含有1 1 元f r e s n e l 透镜阵列的一个热释电红外传感器的可视性模式，光束模式的 一-tp)m曲go， 安徽大学硕士学位论文 基于热释电红外传感器网络的人体跟踪研究 细节描述见左边第二光束：c a ) 俯视，( b ) 侧视 我们这里使用f r e s n e l 透镜来调制我们传感器的可视性，使得每个传感器可 以一致性分布在m 角上观察事件。此方法中在第j 节点中第i 个传感器的可视性 将是： 咖) = ，掣) ( 3 4 ) 图3 4 ( a ) 和( b ) 分别表示当一个人通过具有和不具有可视性调制的传感器 f o v 时传感器响应信号。我们可以看到可视性调制后的传感器包含目标的更高 的振幅和更多的空间信息。目标角速度的下确界可以大约提高1 0 倍，因为有1 1 个元素组成的一个透镜阵列形成1 1 个子检测区域。对一个离传感器2 m 的人， 移动速度在2 m s 之下，我们必须利用带有f r e s n e l 透镜阵列的可视性调制，将接 近o 1 r a d s 的下确界提高1 0 倍以匹配目标角速度【5 7 1 。 叶一b ，4 图3 _ 4 一个双元热释电探测器对通过热源的响应信号。( a ) 没有使用多路可视性调制， ( b ) 使用f r e s n e l 透镜的多路可视性调制。 本文采用一种径向传感器模块，如图3 5 所示。该传感器模块含有8 个热释 电传感器，外围可见区域按伪随机码调制。表3 1 为检测区域和8 个传感器之间 的对应关系。可以看成，在这种简洁的可视性编码机制下，每个传感器模块的角 分辨率大约是8 。 安徽大学硕士学位论文第三章系统模型与信号处理 3 3 分布式人体跟踪 图3 5 ：径向红外传感器模块 传感器网络中，相比子集中式方法，分布式处理正越来越普遍。这是因为只 有一个处理节点的集中式网络是脆弱的，一旦这个特殊节点无效时系统就陷于瘫 痪。通信开销依然重要，因为如果所有感知节点试图传输原始数据到中央处理节 点时，所需带宽随节点数目显著增加。为了克服这些缺点，分布式处理方法很有 吸引力。 目标检测和跟踪问题一直以来主要在单一节点基础上探索，对无线传感器网 络中的分布式检测和跟踪只有非常少的研究。目标跟踪是一个已被广泛研究和开 发的课题，但主要在主动和被动雷达领域。生动的建模技术比如卡尔曼滤波和隐 马尔可夫模型在这个领域已被应用的非常成功。复杂的多重假设检验技术已被纳 入其框架，来严格评估所得测量的每个可能起因。不过，他们假定所有测量可以 在一个集中节点上有效处理。而分布式处理保证了各个传感器的处理能力。 一个传感器除了感知环境，还有能力处理数据并与邻近传感器通信，我们通 常称之为智能传感器。分布式处理消除了对中央处理节点的需求。由于智能传感 器可以处理自己的数据，它只需要在通信信道传输充分的统计量，尽量减少传感 器之间的通信。通信比计算消耗能多的能量，因此分布处理的智能传感器网络具 备额外的优势。 安徽大学硕士学位论文基于热释电红外传感器网络的人体跟踪研究 这里我们将阐述无线传感网中分布式跟踪算法的一些主要设计标准： 1 分散处理：在传感器输出反馈给中央处理单元一个结构中考虑和设计 算法，虽然这相对容易，但这通常是不可行的。当处理联合节点的网 络，有限的能量是一个必须加以考虑的因素，通信是首要的能源消耗， 关键是尽可能在网络中处理传感器输出，以避免远距离传播大量信 息。 2 节点处理感知数据：在很多层，感知数据可以在节点间共享和处理? 比如：信号层，特征层和决策层。在这些层的每一个，信息含量减少， 但这反过来也减少了节点间通信所需的数据量。简而言之，处理是廉 价的，通信是昂贵的。 3 处理不确定事件：通常情况下，这些节点通常是非常低成本，低功率 的一次性设备，可能容易有噪声，增加了虚假测量的机会。鲁棒的分 布式人体跟踪应用需要一种估计数据丢失和数据恢复的方法。 4 不同感知方式的通用算法：节点可能配备来自许多不同方式记录的信 号。这些措施可能包括声学，光学，红外，温度，放射性或地震的方 式。设计一个可应用于现有模式的通用算法是首选。 根据以上设计标准，我们提出一种两列径向传感器模块用于多人跟踪，如图 3 5 所示。该传感器模块有8 个带有菲涅尔透镜阵列的热释电探测器，组合成两 列。每一列中每个传感器视场范围2 4 度，也就是说4 个传感器之间在视场上有 1 6 度的变化。