İnsan hareketlerinin PIR-sensör tabanlı bir sistemle sınıflandırılması
Author
Urfalıoğlu, Onay
Soyer, Emin B.
Töreyin, B. Uğur
Çetin, A. Enis
Date
2008-04Source Title
IEEE 16th Signal Processing, Communication and Applications Conference, SIU 2008
Publisher
IEEE
Pages
[1] - [4]
Language
Turkish
Type
Conference PaperItem Usage Stats
176
views
views
197
downloads
downloads
Abstract
Bu bildiride, tek bir pasif kızılberisi sensörü (PIR) kullanarak beş farklı insan hareketi ve bir hareketsiz arkaplan gürültüsünden oluşan toplam 6 çeşit olay için bir sınıflandırma yöntemi önerilmiştir. Otomatik olay sınıflandırma sistemleri, dinamik süreçler barındıran ortamlar için yeni uygulamalara fırsat vermektedir. Olay sınıflandırması, herhangi bir sensör ya da sensör dizisinden gelen işaretlerin analiz edilerek, belirli bir olaya ait dinamik süreçle eşleştirilmesi olarak tanımlanabilir. Genelde, insan etkinliklerinin izlenmesi uygulamalarında kamera ve mikrofonlar kullanılmaktadır. Bir alternatif veya bir tümleyici yaklaşım olarak, bahsi geçen uygulamalarda PIR sensörleri de kullanılabilir. Bu bildiride, olay sınıflandırılması için Bayes yaklaşımına dayalı olan şartlı Gauss karışım modeli (CGMM) kullanımı önerilmektedir. Deneysel çalışmalarda, bu yaklaşımın başarılı olduğu görülmüştür. In this paper, we use a modified Passive Infrared Radiation or Pyroelectric InfraRed (PIR) sensor to classify 5 different human motion events with one additional 'no action' event. Event detection enables new applications in environments hosting dynamic processes. Typical event detection applications are based on audio or video sensor data. Given a data stream, often the task is to find or classify specific dynamic processes. Most of the applications for the monitoring of human activities in an environment are based on video sensor data. As an alternative or complementary approach, low cost PIR sensors can be used for such applications. The classification is done by a bayesian approach using Conditional Gaussian Mixture Models (CGMM) trained for each class. We show in experiments that using PIR-sensors, different human motion events in a room can be successfully detected. ©2008 IEEE.
Keywords
Bayesian approachesData streams
Dynamic processes
Event classifications
Event detections
Gaussian Mixture models
Human activities
Human motions
Low costs
New applications
Pir sensors
Pyroelectric infrared sensors
Video sensors
Animal cell culture
Applications
Bayesian networks
Infrared radiation
Signal processing
Sensors
Permalink
http://hdl.handle.net/11693/26831Published Version (Please cite this version)
http://dx.doi.org/10.1109/SIU.2008.4632611Collections
Related items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
Activity recognition invariant to sensor orientation with wearable motion sensors
Yurtman, A.; Barshan, B. (MDPI AG, 2017)Most activity recognition studies that employ wearable sensors assume that the sensors are attached at pre-determined positions and orientations that do not change over time. Since this is not the case in practice, it is ... -
Vibrasyon ve PIR algılayıcılar kullanılarak çevre destekli akıllı ev tasarımı
Yazar, Ahmet; Çetin, A. Enis (IEEE, 2013-04)Intelligent ambient assisted living systems for elderly and handicapped people become affordable with the recent advances in computer and sensor technologies. In this paper, fall detection algorithm using multiple passive ... -
iki diferansiyel PIR algılayıcı ve bir kamera yardımıyla el hareketlerinin sınıflandırılması
Erden, Fatih; Bingol, A. S.; Çetin, A. Enis (IEEE, 2014-04)Bu makalede, iki diferansiyel kızılberisi algılayıcı (PIR) ve bir kamera kullanılarak geliştirilen el jestleri algılama ve sınıflandırma sistemi tanıtılmaktadır. İzlenen alanda diferansiyel PIR algılayıcı dizisi ile hareket ...