Indoor Occupancy Estimation Using Particle Filter and SLEEPIR Sensor System
Indoor Occupancy Estimation Using Particle Filter and SLEEPIR Sensor System
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使用粒子过滤器和 SLEEPIR 传感器系统估计室内占用情况
DOI：
10.1109/jsen.2022.3192270
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发表时间：
2022
影响因子：
4.3
通讯作者：
Wang, Ya
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Emad-ud-Din, Muhammad;Chen, Zhangjie;Wu, Libo;Shen, Qijie;Wang, Ya
我们最近开发了一种同步低能量电子斩波被动红外(SLEEPIR)传感器，通过将液晶(LC)快门与传统的被动红外(PIR)传感器相结合，可以检测静止和移动的乘员。然而，其检测精度仍然受到环境红外噪声的很大影响。在本文中，我们提出了一种基于粒子滤波(PF)的系统级算法，该算法使用安装在室内空间内不同兴趣点的SLEEPIR传感器网络。该方法通过似然函数解释来自每个传感器的视场(FOV)的输入观测，以更新PF的状态。PF输出是表示整个观测空间的占用状态的概率密度函数(Pdf)。传感器位置、观测锥体、距离、观测频率和传感器间历史相关性是影响似然函数设计的关键参数。由于该方法利用了传感器之间的历史相关性，当由于传感器限制或由于环境噪声而遇到错误观测时，相关传感器对经常执行自校正。通过应用于PF的输出PDF的阈值函数来建立占用。使用SLEEPIR传感器系统在360小时内收集了一个基于实验室的数据集。结果表明，与单个SLEEPIR节点提供的精度状态相比，占用精度平均提高了8.25%。
We recently developed a synchronized low energy electronically chopped passive infrared (SLEEPIR) sensor that can detect both stationary and moving occupants by incorporating a liquid crystal (LC) shutter with a traditional passive infrared (PIR) sensor. However, its detection accuracy is still largely impacted by environmental infrared noises. In this paper, we present a Particle Filter (PF) based system-level algorithm that employs a network of SLEEPIR sensors which are installed at different points of interest within an indoor space. The method interprets the incoming observations from the field of view (FOV) of each sensor via the likelihood function to update the state of the PF. The PF output is a probability density function (pdf) that represents the occupancy state of the entire observed space. The sensor location, observation cone, range, observation frequency and historic inter-sensor correlation are the key parameters that contribute to the likelihood function design. Since the method utilizes the historic correlation among sensors, the pairs of correlating sensors often perform self-correction whenever a faulty observation is encountered due to either sensor limitations or due to environmental noise. Occupancy is established through a thresholding function applied to the output pdf of the PF. A lab-based dataset was collected over a period of 360 hours using the SLEEPIR sensor system. Results indicate an average 8.25% occupancy accuracy improvement when compared to the accuracy state delivered by individual SLEEPIR nodes.
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