一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)人員智能感知方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)人員智能感知方法，本發(fā)明通過監(jiān)測和分析人員對射頻信號RSSI造成的衰減和波動影響，即通過對比分析人員進入待測區(qū)域前后射頻信號RSSI的變化以達到感知目的。本發(fā)明針對實時采集的RSSI計算出兩個指標，分別表示人員進入待測區(qū)域后靜止和運動兩種情形下與沒有人員進入時RSSI的偏差程度；然后大量模擬人員在待測區(qū)域內(nèi)外靜止或運動的場景并實時計算保存兩個指標作為樣本；利用樣本數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，以建立指標數(shù)據(jù)與人員進入與否的非線性映射關(guān)系；訓(xùn)練完畢就可利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對人員是否進入待測區(qū)域自動給出判斷。
【專利說明】一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)人員智能感知方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)人員智能感知方法，屬于室內(nèi)精確感知的【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]如今人們對于目標準確感知的需求不斷增長，尤其在某些安全警戒級別較高的場合，如博物館、檔案室、機房、銀行金庫、監(jiān)獄、危險品存放處等，往往需要實時監(jiān)測是否有人員非法靠近、出入；或在“智能家居”、“智能樓宇”中有所應(yīng)用，根據(jù)人員的存在和移動而動態(tài)地調(diào)整建筑物的照明、通風和室溫以達到節(jié)約能源的目的。總之都需要準確感知某個特定區(qū)域內(nèi)是否有人。
[0003]對此傳統(tǒng)的解決方案有視頻監(jiān)控、紅外報警防盜裝置等，但都存在局限性:它們對環(huán)境因素變化敏感，光照、溫度、煙霧、灰塵都能影響其感知正確率；而攝像頭、紅外線傳感器的安裝位置要求苛刻，不能存在死角盲區(qū)；設(shè)備暴露在外，易遭到破壞等。
[0004]與此同時，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)正在逐漸融入人們生活，它在智能交通、國防軍事、醫(yī)療衛(wèi)生、智能家居等方面發(fā)揮著重要作用。無線傳感器節(jié)點間通信時使用的是射頻信號，有如下特性:(1)溫濕度、光照等外界因素對它幾乎沒有影響，其對環(huán)境變化抗性強；(2)射頻信號可以在室內(nèi)通過反射、繞射方式傳播，其感知覆蓋范圍明顯增大；(3)節(jié)點安裝位置要求低、隱蔽性好等。
[0005]鑒于以上優(yōu)勢，利用無線傳感器節(jié)點射頻信號進行人員感知的思路被提出來，其原理基于這樣的觀察——當人員置身于兩個收發(fā)節(jié)點間，即遮擋了射頻信號的通信鏈路，或者在鏈路附近出現(xiàn)時，都會造成該鏈路的接收信號強度值(Received Signal StrengthIndication, RSSI)發(fā)生衰減或波動。如果節(jié)點達到一定數(shù)量，它們互相通信時產(chǎn)生的鏈路數(shù)量將很可觀，而使所有鏈路覆蓋一個待測區(qū)域，則通過檢測這些鏈路RSSI的變化就能判斷是否有人員進入待測區(qū)域。在此原理基礎(chǔ)上，研究者紛紛提出具體算法以實現(xiàn)室內(nèi)人員感知，現(xiàn)有算法多存在以下兩個缺點(I)通過閾值比較的方式確定待測區(qū)域內(nèi)有無人員，閾值是經(jīng)過某個公式計算得出或憑實驗觀察結(jié)果人為指定，前者無法應(yīng)對復(fù)雜多變的具體應(yīng)用環(huán)境，因為不同的環(huán)境不可能用一個公式統(tǒng)一描述，后者則需人工參與，容易造成偏差。(2)僅通過捕獲人員運動對RSSI的改變來感知，當人員進入待測區(qū)域靜止不動時容易造成感知失效。本發(fā)明彌補了以上不足，提出利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理對感知系統(tǒng)進行訓(xùn)練使其自身具備感知判斷能力，無需閾值比較；綜合考慮了人員進入待測區(qū)域后運動和靜止兩種情形，其感知適用性更強。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)人員智能感知方法。
[0007]發(fā)明概述[0008]本發(fā)明通過監(jiān)測和分析人員對射頻信號RSSI造成的衰減和波動影響，即通過對比分析人員進入待測區(qū)域前后射頻信號RSSI的變化以達到感知目的。本發(fā)明針對實時采集的RSSI計算出兩個指標，分別表示人員進入待測區(qū)域后靜止和運動兩種情形下與沒有人員進入時RSSI的偏差程度；然后大量模擬人員在待測區(qū)域內(nèi)外靜止或運動的場景并實時計算保存兩個指標作為樣本；利用樣本數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，以建立指標數(shù)據(jù)與人員進入與否的非線性映射關(guān)系；訓(xùn)練完畢就可利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對人員是否進入待測區(qū)域自動給出判斷。
[0009]發(fā)明詳述
[0010]本發(fā)明的技術(shù)方案在于:
[0011]一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)人員智能感知方法，其中，將室內(nèi)的無線傳感器節(jié)點按作用分為普通節(jié)點和匯聚節(jié)點:所述普通節(jié)點數(shù)量若干，固定部署在待測區(qū)域周圍，負責彼此通信形成通信鏈路以覆蓋待測區(qū)域，測得RSSI ;匯聚節(jié)點數(shù)量為一個，位置不定，用于接收所有普通節(jié)點發(fā)送的RSSI，負責收集各鏈路RSSI ；
[0012]設(shè)有N個普通節(jié)點形成的射頻通信鏈路覆蓋待測區(qū)域；所述普通節(jié)點，先后作為無線射頻信號的發(fā)射端和無線射頻信號的接收端，彼此收發(fā)；所述匯聚節(jié)點以一個固定周期收集各射頻通信鏈路的實時RSSI形成一幀矩陣數(shù)據(jù)；所述待測區(qū)域為需要感知室內(nèi)人員的區(qū)域；
[0013]所述基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)人員智能感知方法包括步驟如下:
[0014](I)計算離線均值矩陣:
[0015]此階段保持待測區(qū)域內(nèi)無人且環(huán)境靜止，測得M幀RSSI數(shù)據(jù)，并求得均值；從I到N編號的N個普通節(jié)點先后作為無線射頻信號的發(fā)射端和無線射頻信號的接收端互相收發(fā)，可產(chǎn)生共NX (N-1)個RSSI，則從匯聚節(jié)點得到的i時刻一幀所有鏈路的RSSI數(shù)據(jù)表
示為NXN矩陣i/?/),見公式(i):
[0016]
【權(quán)利要求】
1.一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)人員智能感知方法，其中，將室內(nèi)的無線傳感器節(jié)點按作用分為普通節(jié)點和匯聚節(jié)點:所述普通節(jié)點數(shù)量若干，固定部署在待測區(qū)域周圍，負責彼此通信形成通信鏈路以覆蓋待測區(qū)域，測得RSSI ;匯聚節(jié)點數(shù)量為一個，位置不定，用于接收所有普通節(jié)點發(fā)送的RSSI，負責收集各鏈路RSSI ； 設(shè)有N個普通節(jié)點形成的射頻通信鏈路覆蓋待測區(qū)域；所述普通節(jié)點，先后作為無線射頻信號的發(fā)射端和無線射頻信號的接收端，彼此收發(fā)；所述匯聚節(jié)點以一個固定周期收集各射頻通信鏈路的實時RSSI形成一幀矩陣數(shù)據(jù)；所述待測區(qū)域為需要感知室內(nèi)人員的區(qū)域； 其特征在于，所述基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)人員智能感知方法包括步驟如下: (1)計算離線均值矩陣: 此階段保持待測區(qū)域內(nèi)無人且環(huán)境靜止，測得M幀RSSI數(shù)據(jù)，并求得均值；從I到N編號的N個普通節(jié)點先后作為無線射頻信號的發(fā)射端和無線射頻信號的接收端互相收發(fā)，可產(chǎn)生共NX (N-1)個RSSI，則從匯聚節(jié)點得到的i時刻一幀所有鏈路的RSSI數(shù)據(jù)表示為狀的巨陣知)，見公式(1):
【文檔編號】G01S5/02GK103913721SQ201410158147
【公開日】2014年7月9日 申請日期:2014年4月18日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月18日
【發(fā)明者】王洪君, 趙化森, 王光雷, 唐瑞東, 王琰, 鐘曉珍 申請人:山東大學