本文關(guān)鍵詞：基于zigbee定位技術(shù)的異常行為識別系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)

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【摘要】：在監(jiān)獄安全管理中,人們一般關(guān)注的是服刑人員的行為會否帶來危害。傳統(tǒng)的人力監(jiān)查、報警系統(tǒng)、門禁控制系統(tǒng)作用有限,基于視頻監(jiān)控的系統(tǒng)異常行為識別作用巨大,極大減輕了監(jiān)獄工作人員任務(wù)和壓力。但是由于圖像的清晰度等問題都決定著異常行為識別的效果,而在諸如霧雨、深夜等情況下,攝像頭采集的圖像清晰度不夠,并且在現(xiàn)有的圖像處理技術(shù)中,很難實現(xiàn)在一群身穿同樣衣服的人群中把大家區(qū)分開來。因此,將基于ZigBee定位技術(shù)的異常行為識別方法應(yīng)用于監(jiān)獄安全管理有十分重要的作用和實際意義,本文對此展開研究,主要研究工作如下:1、分析與比較了視頻和無線兩種獲取軌跡的方式,研究了當(dāng)前常用的定位技術(shù)與算法和當(dāng)前主要的異常行為識別方法。深入探討了目前常用的定位技術(shù)與算法和異常檢測方法的優(yōu)劣,選定ZigBee無線通信技術(shù)作為本文定位技術(shù),基于軌跡的方法作為本文異常行為識別方法。2、提出三正方形定位算法。針對三邊測量法在實際應(yīng)用中情況復(fù)雜,定位不精確的問題,在其與質(zhì)心法的思想的基礎(chǔ)上,提出一種全新的三正方形定位算法。算法在思路和實現(xiàn)上均極為簡單,不用考慮多種情況,即使僅有兩個固定節(jié)點信息亦可誤差稍大的進行定位,實用價值更高。仿真的實驗結(jié)果也反映該算法的精度也比改進的三邊測量法和交點質(zhì)心算法更高。3、分析與驗證異常行為識別流程。本文采用Hausdorff距離計算兩條軌跡間的距離,譜聚類與k-means算法作為聚類算法,取與聚類中心距離最近的軌跡作為表征這一類軌跡平均水平的中心軌跡,偏差服從正態(tài)分布,建立偏差模型,對軌跡分段,根據(jù)偏差的置信區(qū)間去判別是否異常。4、設(shè)計與構(gòu)建基于ZigBee技術(shù)的異常行為識別系統(tǒng)。按照面向?qū)ο蟮乃枷雽⑾到y(tǒng)分為嵌入式通信和上位機監(jiān)控平臺兩部分,又將位機監(jiān)控平臺分為串口通信、定位、數(shù)據(jù)庫、異常識別和數(shù)據(jù)處理5個模塊,并編寫了相應(yīng)代碼。在模擬的場景下對系統(tǒng)進行了測試,系統(tǒng)能夠完所需功能,并比較了誤差大小兩種定位算法對異常識別結(jié)果的影響。
【關(guān)鍵詞】：ZigBee 異常行為識別 三正方形定位算法 譜聚類
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.4;TN92
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本文編號：730703