基于屋顶二值红外传感器网络的人体定位和行为识别系统设计

为了解决个人隐私的保护、受光照条件和障碍物等因素的影响,设计了一种基于屋顶二值红外传感器网络的人体行为识别系统。系统采用STM32芯片和ZigBee协调器建立ZigBee网络。当实验者在安装在屋顶的20个互连的AMN31111红外传感器下面做出一系列行为时,传感器对其进行二值数据采集,ZigBee协调器将数据通过串口发送到PC机上实时动态显示,通过Keil 5系统软件对采集的二值数据以txt文本格式存储。提出了像素值法对人体进行定位和BP神经网络算法在模拟的居家环境中对7种不同人物行为进行识别。实验结果表明：该系统实现了人体多种行为的识别,其识别率为84.7%,4名实验者得到平均识别精度相比固定在居家电器传感器设备要高4.7%左右,并且该系统采集精度高、性能稳定、可靠性高、成本低、功耗低,解决了一些目前人体行为识别监测系统存在的问题。