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文檔簡介
1、人體跟蹤指的是在特定的跟蹤系統(tǒng)中,根據(jù)探測輸出信號(hào),從而確定人體是否存在以及當(dāng)前所處位置的過程。人體跟蹤技術(shù)廣泛應(yīng)用于各種環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)、安全系統(tǒng)、智能輔助系統(tǒng)中,其往往涉及人身安全、緊急救援或貴重物品的保護(hù),等等,具有重大的科學(xué)意義和市場前景。論文依托國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目,完整地構(gòu)建了基于無線熱釋電傳感器網(wǎng)絡(luò)的人體目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。系統(tǒng)硬件采用了專門設(shè)計(jì)的輔以菲涅爾陣列的熱釋電傳感器網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)人體目標(biāo)運(yùn)動(dòng)檢測;系統(tǒng)軟件包含了多目標(biāo)跟蹤算法和
2、系統(tǒng)校準(zhǔn)算法兩個(gè)部分。
在本文系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中,面臨著如下的問題和挑戰(zhàn):(1)熱釋電傳感器硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),包括如何提高感測解析度、優(yōu)化視覺域調(diào)節(jié),和設(shè)計(jì)菲涅爾透鏡陣列;(2)傳感器節(jié)點(diǎn)的CPU容量限制以及嚴(yán)重受限的的網(wǎng)絡(luò)通信帶寬;(3)針對(duì)多人跟蹤應(yīng)用設(shè)計(jì)優(yōu)化的、低時(shí)空復(fù)雜度的、易于實(shí)際系統(tǒng)實(shí)施的分布式推理與學(xué)習(xí)算法;(4)建立準(zhǔn)確的、可拓展的分布式熱釋電傳感器網(wǎng)絡(luò)仿真系統(tǒng)平臺(tái),并構(gòu)建實(shí)際場景中的系統(tǒng)測試平臺(tái)。針對(duì)這些問題,本文
3、所做的的主要工作為:
首先,通過對(duì)熱釋電傳感器工作原理的研究,設(shè)計(jì)適用于人體目標(biāo)跟蹤的熱釋電傳感器。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建熱釋電傳感器節(jié)點(diǎn)并根據(jù)節(jié)點(diǎn)特性提出目標(biāo)定位方法以及傳感器網(wǎng)絡(luò)的整體架構(gòu)。
其次,提出了目標(biāo)跟蹤問題的數(shù)學(xué)模型,并根據(jù)此數(shù)學(xué)模型提出目標(biāo)跟蹤的數(shù)學(xué)表達(dá)公式,為跟蹤算法指明研究方向;利用信號(hào)處理技術(shù)以及熱釋電傳感器網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn),提取目標(biāo)檢測結(jié)果,獲得事件序列信號(hào),利用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的幾何參數(shù),為運(yùn)動(dòng)目
4、標(biāo)提供初步的定位結(jié)果。
第三,基于系統(tǒng)硬件特性,設(shè)計(jì)分布式多目標(biāo)跟蹤算法。其算法的設(shè)計(jì)主要包括兩個(gè)部分,即數(shù)據(jù)-目標(biāo)關(guān)聯(lián)和運(yùn)動(dòng)濾波。在本文系統(tǒng)中,不同的目標(biāo)極有可能在傳感器的視角域內(nèi)相互遮擋,從而造成對(duì)傳感數(shù)據(jù)的解釋模糊,使系統(tǒng)精確度下降。為了解決這一問題,數(shù)據(jù)-目標(biāo)關(guān)聯(lián)必不可少。而運(yùn)動(dòng)濾波對(duì)不同的目標(biāo)的檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,消除檢測數(shù)據(jù)中的噪聲,并預(yù)測目標(biāo)的下一步位置坐標(biāo),實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。本系統(tǒng)借鑒將目標(biāo)假設(shè)為剛性的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算
5、法JPDA和對(duì)系統(tǒng)資源消耗較小的卡爾曼濾波算法對(duì)目標(biāo)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。此外,針對(duì)分布式的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,將JPDA算法與分布式卡爾曼濾波結(jié)合,構(gòu)建完整的分布式目標(biāo)跟蹤算法方案,延長整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生存周期。
最后,根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)的檢測特性,設(shè)計(jì)系統(tǒng)校準(zhǔn)方案。人體目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)在實(shí)際環(huán)境中運(yùn)行時(shí),往往受到環(huán)境噪聲和硬件參數(shù)誤差的影響,導(dǎo)致實(shí)際跟蹤結(jié)果與仿真結(jié)果誤差較大,因此需要校準(zhǔn)算法進(jìn)行調(diào)節(jié)。為了保證校準(zhǔn)算法的簡便,規(guī)定在校準(zhǔn)時(shí),校準(zhǔn)目
6、標(biāo)的軌跡只需要保證為直線即可,不需要附加任何硬件設(shè)備。算法利用KL距離構(gòu)建目標(biāo)方程,并通過信息投影技術(shù)進(jìn)行方程優(yōu)化,從而獲得新的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)參數(shù)。此外,在構(gòu)建優(yōu)化算法時(shí),利用置信傳播架構(gòu)改造算法,獲得分布式校準(zhǔn)方案,為整個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)服務(wù),以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)通過參數(shù)校準(zhǔn)提高跟蹤結(jié)果精度的目的。
基于上述研究工作,本文的創(chuàng)新工作主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面:
(1)根據(jù)系統(tǒng)硬件開發(fā)的基于分布式卡爾曼濾波器的多目標(biāo)人體跟蹤算法。本系統(tǒng)
7、采用JPDA算法與分布式卡爾曼濾波器相結(jié)合的跟蹤算法進(jìn)行人體跟蹤,算法的融合方案僅僅涉及節(jié)點(diǎn)測量協(xié)方差和測量數(shù)據(jù)的計(jì)算,保證計(jì)算復(fù)雜度較低,節(jié)點(diǎn)間通信量維持在較低的水平。
(2)基于信息投影技術(shù)優(yōu)化校準(zhǔn)目標(biāo)方程。根據(jù)數(shù)學(xué)推導(dǎo),確定傳感器節(jié)點(diǎn)方向角度與節(jié)點(diǎn)位置參數(shù)在優(yōu)化時(shí)分別對(duì)于m投影和e投影收斂,因此系統(tǒng)設(shè)計(jì)兩級(jí)迭代優(yōu)化算法來確定新的節(jié)點(diǎn)參數(shù)?;谛畔⑼队暗膬?yōu)化算法充分利用了多項(xiàng)式分布的特性,以及節(jié)點(diǎn)的硬件架構(gòu),同時(shí)保證優(yōu)
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