基于红外阵列传感器的人体行为识别系统研究

随着人口老龄化的到来,为了避免发生意外事故,对老人日常活动行为进行识别和监测的安全监护系统的需求不断增长.传统的基于摄像头拍摄或者穿戴式传感器的活动状态监测系统存在着隐私保护和使用不方便等不足.为此,本文设计一种基于红外阵列传感器的人体行为识别系统.该系统通过检测环境中的温度分布和变化情况识别人体行为,不需要在老人身上佩戴任何设备,尺寸小易于安装,在黑暗环境中可正常工作,且由于采集到的是低分辨率信息,不会造成隐私泄露,对比传统方案具有明显优势.从采集到的温度分布信息中提取特征并采用K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法实现了\     

一种与CMOS工艺兼容的热电堆红外探测器

报道了一种与CMOS工艺兼容的微机械热电堆红外探测器.提出了具有一对热电偶的两层悬浮结构,其占空因子达到80％以上,并采用P/N多晶硅作为热电偶材料,黑硅作为吸收层材料.给出了器件的工作原理,对性能优化与制作的工艺流程进行了分析,结合所选材料的基本参数,得到了优化后的结构尺寸.通过理论计算,可以获得响应率大于1000 V/W,探测率大于1×108 cmHz1/2W-1,时间常数小于40 ms,噪声等效温差小于30 mK的性能优良的热电堆红外探测器.该器件的吸收层位于结构中的顶层,金属布线位于底层,便于与后续电路集成.单元大小为25 μm×25 μm,有利于制作非制冷红外焦平面阵列.     

基于双通道ＣＮＮ的ＦＭＣＷ雷达手势识别方法

为了提高对手势动作的分类能力,该文提出一种基于双通道卷积神经网络(CNN)的调频连续波（FMCW）雷达手势识别方法。首先利用具有一个发射天线两个接收天线的FMCW雷达对不同手势动作进行探测并收集到回波数据,之后对每个接收通道的回波数据进行预处理分别得到距离时间图、距离多普勒图与微多普勒时频谱图,然后将每个动作对应的三种彩色RGB图像进行堆叠。最后将堆叠后的彩色RGB图像输入到双通道CNN中进行手势特征提取和特征融合。实测数据处理结果表明所提基于双通道CNN手势识别方法对设计的八种手势动作的分类平均正确率为97.52%,与传统的单通道CNN相比有效地提高了对手势动作的分类能力。     

微机械非制冷红外热电堆探测器

近年来,非制冷红外探测器应用和开发一直是令人关注的焦点之一,详细介绍了几种现阶段流行的非制冷热电堆探测器的工艺制作方法以及所用材料,并介绍了近几年来热电堆探测器的发展情况.     

用于监控半导体加工过程的红外热电堆探测系统

本发明提供一种用于监控半导体加工过程的红外热电堆探测系统,它由以下几部分组成: 用于抽取加工过程气体的气体采样区; 红外辐射源,用于向气体采样区发射红外辐射; 热电堆探测器,用于接收透过气体采样区的红外辐射,并产生与所选气体成分的浓度有关的输出信号;     

基于FPGA微型红外热电堆探测器空间应用

红外地球敏感器是卫星控制分系统的重要姿态测量部件,提供卫星相对于地球辐射圆盘俯仰和滚动方向的姿态信息.为进行新一代微型红外地球敏感器研制,开展了基于FPGA的微型红外热电堆探测器空间应用研究,介绍了红外热电堆技术,采用探测器技术指标,对探测器的圆环效应、温度补偿、响应补偿、非均匀校正、盲元处理进行了研究,实现了红外地球敏感器图像处理系统的方案设计与FPGA设计.测试结果表明,姿态测量偏差小于0.2°,基于FPGA微型红外热电堆探测器设计,能够应用于卫星姿态测量,具有小型化、低功耗、低成本特点,具有替代传统机械扫描式红外地球敏感器潜力,具有广阔的应用前景.     

电容传感器非接触式手势识别系统

为了实现基于电容传感器的手势识别,设计了具有4路输出信号的电容传感器,研究了电容—数字转换器FDC2214的工作原理,基于电容传感器、电容-数字转换器FDC2214和单片机ATmega2560设计了手势识别系统,并给出了手势识别的阈值算法。经过对8种静态手势的测试,结果表明,系统能够实现非接触式测量,极板间距为3 cm时,可在60 s内完成一种手势的数据记录,手势判定时,对8种手势多次识别测试,识别准确率高于95%,识别时间均小于1 s。     

基于CNN的手势识别技术研究

手势操作作为一种全新的操作方式,在智能设备中得到了广泛应用。传统的手势识别方法需要复杂的预处理过程,识别速度与准确度比较差。文章提出一种基于CNN的手势识别技术,取得了较好的识别效果,识别速度也有明显的提升。     

基于卷积神经网络的手势识别

手势识别是人机交互,智能语义识别和远程人机 交流领域的热门研究课题。目前基于 视觉的手势识别问题仍是研究的难点,在多变背景下的手势姿态识别仍然存在较大问题。近 年来,随着深度神经网络技术的快速发展,利用网络自主学习的方法来提取手势姿态有关特 征得到了广泛关注。由于卷积神经网络具有较强的学习能力和个体特征的表达能力,本文针 对传统手势识别算法精度低,鲁棒性差的问题,提出了基于卷积神经网络的TensorFlow框架 下加入扁平卷积模块的FD-CNN网络手势识别算法。在预处理数据集后,基于FD-CNN网络的 手 势识别方法可以直接将预处理后的图像输入网络进行训练,最终输出测试结果的识别精度为 99.0％。与传统方法和经典卷积神经网络方法相比,本文方法提高了 网 络系统对样本数据的多样性和复杂性的有效识别,具有较高的识别率和较好的鲁棒性效果。     

CMOS工艺兼容的热电堆红外探测器

提出了一种CMOS工艺兼容的、并采用XeF2气体干法刻蚀工艺释放的热电堆红外探测器.探测器包括硅基体、框架、热电堆、支撑臂、红外吸收层、刻蚀开口等.作为红外吸收层的氧化硅/氮化硅复合介质膜具有多种形状的腐蚀开口,使用各向同性的干法刻蚀从正面刻蚀衬底释放器件.探测器尺寸为2 mm×2 mm,由20对多晶硅-铝热电偶组成,串联电阻16～18 kΩ.释放后的器件特性响应率13～15 V/W,探测率(1.85～2.15)×107 cmHz1/2/W,时间常数20～25ms.     

基于红外传感器和隐马尔可夫模型的动态手势识别

非接触式手势控制交互识别作为一种人机交互的新型技术,摆脱了传统的人机设备限制,更符合人际交流习惯。从其实现原理来看,非接触式手势控制交互识别有多种实现,有基于摄像头的识别,也有基于体感遥控的手势识别。本文采用了基于红外传感器的动态手势识别,其基本实现原理是利用四个定向二极管来感知反射的红外线能量,然后将该数据转换为四个方向的距离信息。对于如何从距离信息识别手势,一般多采用动态时间规整、人工神经网络以及隐马尔可夫模型(HMM, Hidden Markov Model)等模式匹配算法。HMM是一种随时间变化的信号模型,具有自动分割和分类能力,适合进行动态手势识别。本文通过HMM对传感器输出的四个方向距离信息进行训练识别,经过多次试验及调整,使得对于5种手势的识别率平均都达到了75%以上,并且随着手势训练数据的增加,识别率会随之提高。     

一种交叉式圆形MEMS热电堆红外探测器

微电子机械系统(MEMS)热电堆红外探测器是非接触测温仪、光谱仪、气体传感器等现代信息探测系统的核心工作器件。研制了一种交叉式排布的圆形热电堆结构,其热偶条形状由传统矩形调整为直角梯形以降低探测器电阻,热端通过交叉式排布延伸至中心温度集中区,同时增大冷端欧姆接触面积并覆盖反射层以降低冷端温度,有效地增大了冷热端温度梯度。测试结果显示,优化后的交叉式圆形MEMS热电堆探测器距黑体辐射面3 cm处响应电压为22.673 mV,响应率为47.5 V/W,探测率为■,相对于传统圆形热电堆探测器的18.649 mV、39.1 V/W和■分别提升了21.57%、21.48%和18.5%。给出了热电堆探测器结构设计、仿真结果、制作工艺以及测试结果,为热电堆红外探测器的优化设计提供了参考。     

基于低分辨率红外传感器的深度学习动作识别方法

近年来动作识别成为计算机视觉领域的研究热点,不同于针对视频图像进行的研究,本文针对低分辨率红外传感器采集到的温度数据,提出了一种基于此类红外传感器的双流卷积神经网络动作识别方法.空间和时间数据分别以原始温度值的形式同时输入改进的双流卷积神经网络中,最终将空间流网络和时间流网络的概率矢量进行加权融合,得到最终的动作类别....     

PbTiO3系热电薄膜的高性能红外传感器

1. 前言热电型红外传感器因其灵敏度与波长无关,并具有在室温下可工作的特性,广泛应用于自动装置,环境监视,温度控制,防灾防盗等领域。特别是在长波波段,灵敏度也很高,可作室温附近物体的热探测用。通常,用作红外传感器的热电材料,其性能指数以F_v=γ/cv·ε_r和F_m=γ/cv√ε_r ttanδ表征。F_v为表征电压灵敏度R_v 的性能参数、F_m 为表征噪声的性能参数,主要为tanδ噪声时的探测率D~*,γ是热电系数,c_v 是体积比热,ε_r 是介电常数,t 是材料厚度。因而要求γ大,c_v,ε_r,tanδ小。另外,就D~*而言薄的材料是有利的。作为热电     

采用热电堆红外探测器的监视系统

本发明提供一种采用热电堆红外探测器的监视系统,它包括一个材料采样区、一个红外辐射源、一个热电堆红外探测器和一个加工控制系统。其中,材料采样     

基于卷积神经网络的手势识别算法研究

基于实现小样本数据集下手势识别的目的,采用了深度卷积神经网络GoogLeNet模型以及PNN神经网络进行分类,同时结合了迁移学习的方法将深度学习模型进行迁移而构建所用模型.用公共数据集Keck Gesture进行实验,通过对数据集图像进行简单的图像预处理,使得图像特征更为明显,将预处理后的图像作为网络输入进行手势识别实...     

硅基热电堆真空传感器的制造技术

发展了一种与CMOS工艺完全兼容并可在商业化的1.2μm标准CMOS生产流水线上进行流片的硅基热电堆真空传感器的制造技术与流程.传感器为悬浮的多层复合薄膜结构,其上制作了n型多晶硅加热器和20对由p型多晶硅条和铝条构成的热电堆.利用标准制造工艺中铝层图形的掩蔽作用,使用干法刻蚀工艺一方面去除了传感器表面的SiNx层,使复合介质薄膜减至三层介质,即场氧化层、硼磷硅玻璃和层间介质,从而提高了传感器响应率;另一方面去除了传感器区域内腐蚀孔中的多层介质,将其中的硅衬底裸露,以便完成后续的四甲基氢氧化铵(TMAH)体硅各向异性腐蚀工艺,使传感器成为悬浮绝热结构,这种工艺具备铝保护性能,因此腐蚀中无需任何掩模.最终得到的器件尺寸为124 μm×100 μm,在空气压强为0.1 Pa～105 Pa之间的响应电压为26 mV～50 mV,响应时间为0.9 ms～1.3 ms.这种器件的制造技术具有工艺简单、成品率高、成本低、重复性好等特点.     

基于深度卷积神经网络的手势识别

在手势识别的过程中,手势变化的多样性和手势本身的复杂性会对手势识别的精确性和可靠性带来很大的影响。为了能够实现高准确率的手势识别,文章提出了一种基于深度卷积神经网络(CNN, Convolutional neural network)的手势识别方法。该方法针对22个英文字母(排除了G、S、J和Z)实现静态手势识别,首先选用合适的手势数据集,通过使用Keras(神经网络的高级API)实现卷积神经网络,最终获得较高的识别率,可以达到97%。实验表明,该方法可实现背景单一手势图像的精确识别。     

CMOS兼容的微机械热电堆红外探测器的设计

提出了一种与 CMOS 工艺兼容、高响应率、低噪声的微机械热电堆红外探测器.该结构热电偶数目为两对,材料为P/N型多晶硅,吸收层材料为TiN.采用较少热电偶对的方式来降低噪声,引入共振谐振腔结构来提高红外吸收率.阐述了探测器的基本工作原理,通过仿真得到其重要的性能参数,并给出了器件具体的工艺流程,对器件尺寸进行了优化.理论上,其响应率大于1000 V/W,探测率大于2×108 cmHz1/2W-1,噪声等效温差小于20 mK,时间常数小于10 ms,电阻值小于20 k?.