红外人体检测

图像处理：目标检测与水平垂直投影的HOG特征解析
原创 于 2020-09-30 10:53:34 发布 · 1k 阅读 · 0 ·
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#irfrared detect

本文深入探讨了数字图像处理中的目标检测技术，重点介绍了HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征在目标检测中的应用。通过理解图像的水平与垂直投影，可以更好地提取关键信息，为后续的目标识别与定位提供支持。同时，还提供了使用OpenCV计算图像投影的实践示例。
红外人体感应模块（智能应用篇）
duierrorshuobu的博客
03-09 1837
红外人体感应模块凭借其独特的工作原理和特点，在智能应用领域发挥着重要的作用。通过合理的设计和应用，可以实现各种智能化的控制和监测功能，为人们的生活和工作带来更多的便利和安全。同时，在实际应用中，我们也需要注意一些细节问题，以确保模块的正常运行和系统的稳定性。随着技术的不断发展，红外人体感应模块的性能和应用范围也将不断提升和拓展。
《Arduino实验》实验四：HC-SR501人体红外传感器检测是否有人存在
安于七安的博客
10-30 9254
实验内容 使用HC-SR501人体红外传感器检测周围是否有人，并在串口输出检测结果； 请先点击了解HC-SR501的相关内容及参数 实验器件 arduino X 1 HC-SR501人体红外传感器 X 1 USB数据烧写线 X 1 杜邦线 X 3 实验连线 HC-SR501 Arduino VCC 5V GND GND OUT 2 实验电路图 实...
红外行为识别数据集.rar
01-16
本资源为公开的红外行为识别数据集，数据集主要包括六类：sitting，running，standing， looking-back，walking和lying-down 。包含两个文件夹，训练和测试文件夹，其中训练数据集为 200张每类，测试数据集为80张每类。
yolo算法-红外图像人体姿态数据集-2104张图像带标签-人.zip
11-24
yolo系列算法目标检测数据集，包含标签，可以直接训练模型和验证测试，数据集已经划分好，包含数据集配置文件data.yaml，适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法； 包含两种标签格:yolo格式（txt文件）和voc格式（xml文件），分别保存在两个文件夹中; yolo格式：<class> <x_center> <y_center> <width> <height>， 其中： <class> 是目标的类别索引（从0开始）。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标，这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值，范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度，也是相对于图像宽度和高度的比例值
红外行人数据集.zip
05-21
红外波段行人目标检测
基于51单片机的火灾烟雾红外人体检测声光报警系统(protues仿真)-毕业设计
12-22
本项目利用51单片机设计了一套火灾烟雾红外人体检测声光报警系统，并通过Protues仿真软件进行仿真测试。系统具备实时监测烟雾浓度和温度、检测人体存在以及警报功能，适用于家居、仓库等场景，以提升火灾早期预防和...
课程作业《用51单片机实现的红外人体检测装置》+C语言项目源码+文档说明
11-15
利用人体红外感应模块检测人体，并通过指示灯指示。 用另一个LED灯代替楼道灯，当人体接近时开启楼道灯。 当人体离开后，楼道灯延时熄灭，延时时间可通过按键设备 实时倒数显示，单位为秒。 增加声音感应功能。 白天...
课程作业，用51单片机实现的红外人体检测装置.zip
07-13
这篇文档将深入解析标题为“课程作业，用51单片机实现的红外人体检测装置”的项目，以及其中包含的“A-human-checker-based-on-51MCU-main”文件。这个项目是针对51系列单片机进行的一个实践应用，主要目标是构建一...
人体红外感应模块程序资源
07-05
可以很好的了解红外感应模块原理及使用方法，此资源使用于51和STM32,可以实现比较使用的人体检测报警功能，非常实用
人体红外单片机源程序
07-16
人体红外与单片机参考例程，源代码。买的板子带的源程序
红外行人识别
01-05
红外行人识别系统的框架，里面给出了系统大概的运行流程
红外人体行为数据集.zip
06-01
红外人体行为数据集.zip 共300多张人类行为红外图片。
红外图像人脸范围识别算法.doc
02-27
在人体温度检测报警系统中，我们需要在检测区域中实时的标识出一个或者多个人体的脸部区域，并在识别出的每个区域中查找最高温度。本文所描述的算法主要是识别出图像范围中的高温区域，涉及到的算法有图像二值化、二值图像的连通区域标记。
yolo算法-红外行人数据集-4231张图像带标签-人类.zip
11-24
yolo系列算法目标检测数据集，包含标签，可以直接训练模型和验证测试，数据集已经划分好，包含数据集配置文件data.yaml，适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法； 包含两种标签格:yolo格式（txt文件）和voc格式（xml文件），分别保存在两个文件夹中; yolo格式：<class> <x_center> <y_center> <width> <height>， 其中： <class> 是目标的类别索引（从0开始）。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标，这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值，范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度，也是相对于图像宽度和高度的比例值
论文研究-基于视觉注意力模型的红外人体图像兴趣区域提取.pdf
07-22
由于红外人体图像所处背景的复杂性，使用阈值分割定位红外人体图像往往把大量的非人体图像一起分离出来，这给后续工作带来了巨大的计算量。研究了红外人体图像的典型特点和人眼视觉判断人体轮廓图像的敏感特征，使用该特征建立了简单的人眼视觉对人体的注意力模型，并构建特征判别概率函数，对待定目标进行概率的估算，最终使用该模型快速地剔除非人体红外图像的干扰，并准确地定位人体兴趣区域。
红外图像中人体动作识别的深度学习方法
weixin_42610407的博客
05-06 1万+
摘要：以人类行为识别为基础的环境辅助生活(AAL)系统，旨在为老年人和残疾人提供援助，已经引起了各个学科的研究人员的兴趣。研究主要集中在开发自动化、最低侵入性和隐私保护系统。虽然热红外(IR)相机在战略领域很受欢迎，但在AAL领域的研究还不多。本文介绍了红外摄像机在AAL领域的应用，并讨论了红外摄像机在人体动作识别(HAR)中的性能。特别关注的是其中一个最关键的行动-下降。在这篇参考文献中，我们生...
红外图像数据集
热门推荐
hunnzi的博客
12-30 4万+
介绍一些常用的红外图像数据集 1、KAIST 1.1、简要介绍 用于行人检测任务 有四种标签：person（好分辨）；people（难分辨）；cyclist（骑车的人）；person？（人工不能分辨）。 共计95,328个可见光-红外图像对，总数为103,128个标注，1182个人。 1.2、获取 作者GitHub官网（其中包含数据集和论文） 1.3、参考博客 1、基于改变标签...
趣味实验之火焰检测
makeflyeasy航测发烧友
08-18 539
******************************************************************/ #include "iostm8s208mb.h"//主控芯片的头文件 #include "stdio.h"//需要使用printf()函数故而包含该头文件 /************************常用数据类型定义*******************...
红外人体检测实验报告
最新发布
11-25
# 红外人体检测实验报告 ## 一、实验目的 通过实验掌握红外人体检测的基本原理，了解红外人体检测传感器的工作特性，学会搭建红外人体检测电路并实现人体检测功能，加深对红外检测技术在实际应用中的理解。 ## 二、实验原理 ### 红外人体检测原理 人体都有恒定的体温，一般在37℃，会发出特定波长 $10\mu m$ 左右的红外线。红外人体检测传感器（PIR）就是靠探测人体发射的 $10\mu m$ 左右的红外线而进行工作的。 PIR传感器主要由菲涅尔透镜、热释电红外传感器和处理电路组成。菲涅尔透镜具有聚焦作用，它把人体辐射的红外线聚焦在热释电红外传感器上，热释电红外传感器将红外信号转换为电信号。当有人在传感器的检测范围内移动时，人体发出的红外线不断地被菲涅尔透镜聚焦到热释电红外传感器上，传感器输出的电信号会发生变化，处理电路对这个变化的电信号进行放大、滤波、比较等处理后，输出一个有效的检测信号。 ### 实验电路原理 本实验采用的红外人体检测模块一般已经将PIR传感器和处理电路集成在一起，模块有三个引脚，分别是电源正极（VCC）、电源负极（GND）和信号输出端（OUT）。当检测到人体时，信号输出端会输出高电平；未检测到人体时，输出低电平。将模块的信号输出端连接到单片机的一个IO口，单片机通过检测该IO口的电平状态，就可以判断是否有人体存在。 ## 三、实验设备与器材 1. **红外人体检测模块**：带有PIR传感器和处理电路，用于检测人体红外信号。 2. **单片机开发板**：如Arduino Uno，用于接收红外人体检测模块的信号并进行处理。 3. **面包板**：用于搭建实验电路。 4. **杜邦线**：用于连接各个设备和模块。 5. **计算机**：用于编写和上传程序到单片机。 ## 四、实验步骤 ### 硬件连接 1. 将红外人体检测模块的VCC引脚连接到单片机开发板的5V引脚，为模块提供电源。 2. 将红外人体检测模块的GND引脚连接到单片机开发板的GND引脚，形成电源回路。 3. 将红外人体检测模块的OUT引脚连接到单片机开发板的一个数字输入引脚，如D2。 ### 软件编程 使用Arduino IDE编写程序，以下是示例代码： ```cpp const int pirPin = 2; // 红外人体检测模块信号输出引脚连接到D2 int pirState = LOW; // 初始状态为未检测到人体 int val = 0; // 用于存储读取的引脚电平值 void setup() { pinMode(pirPin, INPUT); // 将连接红外人体检测模块的引脚设置为输入模式 Serial.begin(9600); // 初始化串口通信，波特率为9600 } void loop() { val = digitalRead(pirPin); // 读取红外人体检测模块的输出电平 if (val == HIGH) { // 如果检测到高电平，说明检测到人体 if (pirState == LOW) { Serial.println("Detected a person!"); // 输出检测到人体的信息 pirState = HIGH; } } else { if (pirState == HIGH) { Serial.println("No person detected."); // 输出未检测到人体的信息 pirState = LOW; } } delay(100); // 延时100ms，避免频繁读取数据 } ``` ### 程序上传与调试 1. 将单片机开发板通过USB线连接到计算机。 2. 打开Arduino IDE，选择正确的开发板和端口。 3. 将编写好的程序上传到单片机开发板。 4. 打开串口监视器，设置波特率为9600。观察串口监视器的输出，当有人在红外人体检测模块的检测范围内移动时，串口监视器会输出“Detected a person!”；当人离开检测范围后，会输出“No person detected.”。 ## 五、实验结果与分析 ### 实验结果 通过实验，当有人在红外人体检测模块的检测范围内移动时，单片机能够正确检测到并通过串口输出检测到人体的信息；当人离开检测范围后，单片机也能及时检测到并输出未检测到人体的信息。实验现象与预期一致，说明红外人体检测模块和程序能够正常工作。 ### 数据分析 在实验过程中，发现红外人体检测模块存在一定的检测范围和灵敏度。检测范围一般在3 - 7米左右，具体取决于模块的型号和安装方式。灵敏度可以通过模块上的电位器进行调节，调节电位器可以改变模块的触发阈值，从而影响模块的检测灵敏度。 同时，实验还发现环境因素对检测结果有一定的影响。例如，当周围环境温度较高时，人体与环境的红外辐射差异减小，可能会导致检测灵敏度下降；当有其他热源（如暖气、灯光等）靠近模块时，也可能会产生误触发。 ## 六、实验结论 通过本次实验，成功实现了基于红外人体检测模块和单片机的人体检测功能。掌握了红外人体检测的基本原理和实验方法，了解了红外人体检测模块的工作特性和使用方法。同时，也认识到环境因素对红外人体检测的影响，在实际应用中需要考虑这些因素，采取相应的措施来提高检测的准确性和可靠性。 ## 七、实验总结与改进 ### 实验总结 本次实验达到了预期的目的，通过硬件搭建和软件编程，实现了红外人体检测功能。在实验过程中，提高了动手能力和编程能力，加深了对红外检测技术的理解。 ### 改进建议 1. 可以增加更多的功能，如在检测到人体时控制继电器，实现灯光的自动开关；或者将检测数据通过无线通信模块发送到远程服务器，实现远程监控。 2. 为了提高检测的准确性和可靠性，可以采用多个红外人体检测模块进行联合检测，通过算法对多个模块的检测结果进行综合判断。 3. 对实验电路进行优化，增加滤波电路和抗干扰措施，减少环境因素对检测结果的影响。
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