SVM算法在PIR专用处理器中的实现

摘要：

随着人们对安全意识的不断提高,红外产品作为人体运动检测技术已经广泛应用于安防领域.本文根据PIR传感器采集到的信号,建立一个数据库模型,根据采集到的数据,对其使用卡尔曼滤波进行预处理,对预处理之后的数据采用两种不同的算法进行数据有效性的判别,实验结果表明,采用SVM+FFT算法可以使模型的达到97％的准确率.在确立数据处理算法之后,根据以上算法流程,使用硬件描述语言设计,形成一个可以实时检测的IP核,设计该IP核的接口设计、时序设计、功能设计等,该IP核可以作为一个独立外设连接至MCU,形成一个PIR专用处理器,最终可以实时检测15m远的距离.

关键词：PIR传感器、数据采集、数理统计、SVM分类、FFT变换

所属期刊栏目：28

在线出版日期：2019-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：41-47