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基于DAS信号和CNN分类算法的人员运动轨迹监测方法 被引量：5
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作者 董旭日 冯晅 +5 位作者 刘财 田有 李静 王天琪 王鑫 衣文索 《吉林大学学报（地球科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期1004-1015,共12页
人员运动轨迹监测目前主要依靠摄像头网络、热成像和雷达系统等方式实现,但这些方法的监测范围有限,且易受到光线、热源、遮挡物和距离的影响.针对上述问题,我们开发了一种利用分布式声学传感(distributed acoustic sensing,DAS)识取人... 人员运动轨迹监测目前主要依靠摄像头网络、热成像和雷达系统等方式实现,但这些方法的监测范围有限,且易受到光线、热源、遮挡物和距离的影响.针对上述问题,我们开发了一种利用分布式声学传感(distributed acoustic sensing,DAS)识取人员振动信号用于监测人员运动轨迹的新方法,能够不受光线、热源、遮挡物等环境改变的影响,实现长距离连续监测.首先,通过长短时窗比值(STA/LTA)法自动拾取DAS信号,再对拾取的信号进行分析,将其分为人员运动、重锤和噪声3类信号;然后,构建卷积神经网络(CNN),将拾取的3类信号作为CNN数据库输入到网络中学习和训练;最后,通过实际数据测试得到3类信号分类结果.结果表明,分类结果的识别准确率均达到80.00%以上.利用识别得到的信号,通过CNN分类结果可确定人员所在的光纤道,追踪人员位置,输入更新的DAS信号连续识别人员运动信号,监测人员运动轨迹;然后用单位时间内识别人员移动的通道数计算运动速率. 展开更多
关键词 人员运动轨迹监测 分布式声学传感 卷积神经网络 长短时窗比值 自动识别分类
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