《基于深度传感器的监控技术与算法》PDF+DOC
作者:袁鹏程,何健安
单位:中国电子科技集团公司第四十九研究所
出版:《传感器与微系统》2019年第03期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFCGQJ2019030380
DOC编号:DOCCGQJ2019030389
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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。
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