基于红外温度点阵的人体检测

孙宇贞; 方永辉; 胡超

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基于红外温度点阵的人体检测

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采用矩阵式红外热电堆采集空间温度数据,并利用改进的RBF(Radical Basis Function径向基函数)神经网络算法进行人体入侵检测.通过改进的粒子群算法优化RBF的精度和收敛速度,其中为了消除基本PSO(Particle Swarm Optimization粒子群算法)在某些函数的优化上有收敛速度慢、精度较差的缺点,采用惯性权重因子改进了粒子群算法.将改进PSO算法训练的RBF神经网络应用到人体入侵检测识别中,通过实测数据验证,改进后的RBF神经网络算法的训练效果有明显的提升,检测效果也有明显的提高.

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来源
《山东工业技术》 |2017年第4期|252-254|共3页
作者
孙宇贞; 方永辉; 胡超;
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作者单位

上海电力学院自动化工程学院,上海 200090;

上海电力学院自动化工程学院,上海 200090;

上海电力学院自动化工程学院,上海 200090;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
矩阵式红外热电堆; RBF神经网络; 惯性权重因子; 粒子群算法;

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