基于深度传感器的监控技术与算法

作     者：袁鹏程 何健安 YUAN Peng-cheng;HE Jian-an

作者机构：西安石油大学陕西省油气井测控技术重点实验室陕西西安710065 西安石油大学光电油气测井与检测教育部重点实验室陕西西安710065 

出 版 物：《传感器与微系统》 (Transducer and Microsystem Technologies)

年 卷 期：2019年第38卷第3期

页      码：134-136,140页

摘      要：针对现有的视频监控技术对关键设施的监控实时性低,以及在夜晚实施监控时效果差的问题,提出基于深度传感器的关键设施监控技术,并通过支持向量机(SVM)算法对其可行性进行验证。利用不同人体的骨架长度存在差异的特性,采用深度传感器作为数据采集端,瞬时采集人体的8个骨架长度作为特征值,作为人体骨架信息,由于深度传感器以红外结构光检测为核心,故在夜晚也可无损地采集数据。基于SVM进行分类器的设计,得到最佳人体识别算法。实验表明:所提模型及算法的识别成功率可以达到80%以上,具有较好的识别效果,故基于深度传感器的监控技术可以为关键设施监控提供一种新思路。

主 题 词：深度传感器 支持向量机 人体识别 分类 监控 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.13873/J.1000-9787(2019)03-0134-03

馆 藏 号：203460040...