專利名稱：：基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外光電客流采集裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本實(shí)用新型涉及自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)，特別是一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外光電客流采集裝置，將紅外光電檢測(cè)技術(shù)和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合，建立了一個(gè)基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客流計(jì)數(shù)系統(tǒng)，用于公共場(chǎng)所的客流采集。
背景技術(shù)：
：客流數(shù)據(jù)對(duì)于依賴客流的行業(yè)意義重大。對(duì)于盈利性的行業(yè)，客流的數(shù)量和駐留習(xí)慣直接決定了營(yíng)銷決策的制定；對(duì)于非盈利性的行業(yè)，統(tǒng)計(jì)客流的數(shù)量本身就等于執(zhí)行安全防衛(wèi)工作，確保了統(tǒng)計(jì)區(qū)域的安全。隨著統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，客流統(tǒng)計(jì)己開始進(jìn)入自動(dòng)化階段，要求能夠提供即時(shí)、可靠的客流量信息。中國(guó)專利CN200610129636公開了一種基于人體模型的紅外光電客流統(tǒng)計(jì)裝置，包括紅外光電發(fā)射器陣列和光電接收器陣列、控制/判斷單元，兩個(gè)陣列的發(fā)射器和接收器之間具有一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系；所述控制/判斷單元由微處理器及其外圍電路構(gòu)成，控制所述紅外光電發(fā)射器陣列發(fā)射信號(hào)，并對(duì)通過光電接收器陣列所釆集到的信號(hào)進(jìn)行處理，根據(jù)人體模型學(xué)算法區(qū)分人與物體，判決是否有人通過，根據(jù)各排光電接收陣列接收紅外光的順序，判斷人體通過方向；當(dāng)多人同時(shí)通過時(shí)，判決通過人的個(gè)數(shù)。該裝置對(duì)硬件設(shè)備需求量較大，所涉及的人體模型學(xué)算法，是根據(jù)人體形狀進(jìn)行判斷的，算法復(fù)雜，缺乏智能化的思想，因此容易出現(xiàn)誤判。中國(guó)專利CN200510060288公開了一種基于立體視覺的公交客流統(tǒng)計(jì)方法，該方法利用處理器對(duì)立體視覺裝置獲取的雙目圖像進(jìn)行立體視覺處理，得到場(chǎng)景中的各點(diǎn)到攝像機(jī)之間的距離，然后在距離上設(shè)置閥值，得到距離攝像機(jī)某一距離范圍內(nèi)的場(chǎng)景中的所有點(diǎn)，通過對(duì)這些點(diǎn)去噪、擬和，再結(jié)合單目圖像的特征識(shí)別方法，將那些近似組成圓的場(chǎng)景中的點(diǎn)的集合作為人的頭部，從而實(shí)現(xiàn)了人頭部的檢測(cè)，再將人頭部檢測(cè)的結(jié)果的位置、半徑、灰度信息交由跟蹤算法實(shí)施跟蹤，便可以判斷出客流的運(yùn)動(dòng)方向，從而完成客流信息統(tǒng)計(jì)。該專利申請(qǐng)，在硬件上，需要采用攝像機(jī)等設(shè)備，成本較高，在軟件上，僅僅對(duì)圖像提取了人體頭部信息，位置、半徑、灰度信息交由跟蹤算法實(shí)施，從而判斷客流的運(yùn)動(dòng)方向，此種判斷方法對(duì)攝像機(jī)、跟蹤算法精確性的依賴程度很高，從技術(shù)上難以實(shí)施，難以達(dá)到較高的分辨率?？尚械目土鞑杉椒ㄒ笥休^低的設(shè)備成本，且能夠?qū)^大量的連續(xù)客流進(jìn)行計(jì)數(shù)，但現(xiàn)有的客流采集裝置和方法都不能滿足上述要求，目前也未見有此類較成熟的技術(shù)。
發(fā)明內(nèi)容本實(shí)用新型目的在于提供一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外光電客流采集裝置，可以克服已有技術(shù)的不足。將紅外光電檢測(cè)技術(shù)和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合，建立了一個(gè)基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客流計(jì)數(shù)系統(tǒng)，用于公共場(chǎng)所的客流采集；成本低、實(shí)時(shí)客流計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率高、誤差率較低。本實(shí)用新型是一種具有理論和實(shí)際意義的紅外光電客流采集裝置和客流統(tǒng)計(jì)方法。本實(shí)用新型提供的基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外光電客流釆集裝置包括紅外對(duì)射光電傳感器、開關(guān)量接口卡和計(jì)算機(jī)。其中紅外線對(duì)射光電傳感器將根據(jù)顧客的行走遮擋產(chǎn)生變化信號(hào)，所述的紅外光電管為4組。開關(guān)量接口卡，將紅外光電傳感器產(chǎn)生的信號(hào)傳給與其相連的計(jì)算機(jī)中，作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)的輸入。計(jì)算機(jī)負(fù)責(zé)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練、數(shù)據(jù)的預(yù)處理以及客流人數(shù)分類識(shí)別和輸出。所述的紅外光電管的發(fā)射端與接受端之間對(duì)射安裝在同一條直線上，其中的任意一條發(fā)射端的紅外光電管不影響其他的接收端。當(dāng)有物體通過時(shí)，光線被遮擋，接收端指示燈亮，并輸出一個(gè)高電平脈沖；當(dāng)沒有物體通過時(shí)，輸出一個(gè)低電平脈沖。紅外光電傳感器的發(fā)射端發(fā)射紅外波長(zhǎng)信號(hào)，當(dāng)紅外線被遮擋時(shí)，接收端指示燈亮，并產(chǎn)生信號(hào)1，當(dāng)紅外線不被遮擋時(shí)，接收端指示燈不亮，產(chǎn)生信號(hào)0。這樣便可以通過開關(guān)量接口卡將采集0-1序列傳給相連的計(jì)算機(jī)，接口卡直接連接到計(jì)算機(jī)的主板插槽上。通過設(shè)置接口卡上面的開關(guān)設(shè)置可以確定保存的計(jì)算機(jī)地址。這時(shí)，每當(dāng)客流經(jīng)過，紅外傳感設(shè)備產(chǎn)生相應(yīng)的信號(hào)，基地址里儲(chǔ)存了0，l數(shù)據(jù)。本實(shí)用新型提供的一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外光電客流的采集方法包括的步驟由光電管遮擋產(chǎn)生信號(hào)對(duì)走過紅外光電區(qū)的顧客進(jìn)行采集計(jì)數(shù)，開關(guān)量接口卡將紅外光電傳感器產(chǎn)生的信號(hào)傳給與其相連的計(jì)算機(jī)，采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別方法，處理采集客流數(shù)據(jù)，進(jìn)行訓(xùn)練、分類識(shí)別，完成計(jì)數(shù)功能；所述的訓(xùn)練過程包括數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理、特征提取、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)定、客流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的設(shè)計(jì)；所述的分類識(shí)別是將已經(jīng)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)，對(duì)特征提取后的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，包括數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理、數(shù)據(jù)分割、特征提取、客流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器識(shí)別、統(tǒng)計(jì)人數(shù)。本實(shí)用新型提供的一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外光電客流的采集方法包括的步驟-1)選擇4組對(duì)射式紅外光電管發(fā)射端與接受端在同一條直線上，置于公共場(chǎng)所進(jìn)出口兩側(cè)，通過顧客行走通過該區(qū)域時(shí)對(duì)紅外光電管的遮擋，來產(chǎn)生變化信號(hào)；2)通過開關(guān)量接口卡，對(duì)紅外光電管產(chǎn)生的變化信號(hào)進(jìn)行掃描采集，并傳輸給計(jì)算機(jī)，存入基地址；3)對(duì)基地址中的數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描，當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)進(jìn)行采樣，包括存儲(chǔ)變化的數(shù)據(jù)和變化發(fā)生的時(shí)刻；4)將上述采集到的變化信號(hào)進(jìn)行處理，提取其最大特征，作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)的輸入；(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理第一步，去噪過程采用閾值的方法進(jìn)行去除數(shù)據(jù)中的無效數(shù)據(jù)，設(shè)定變化持續(xù)過程小于0.06ms視為噪音去除，并將其對(duì)應(yīng)的狀態(tài)值變?yōu)?;第二步，歸一化處理將第一個(gè)光電管狀態(tài)跳變開始，即為0時(shí)刻，用其它各狀態(tài)對(duì)應(yīng)的時(shí)間減去這個(gè)初始時(shí)間得出相對(duì)時(shí)間；(2)數(shù)據(jù)分割首先搜索每根紅外光電管，尋找"l"第一次出現(xiàn)的位置，作為數(shù)據(jù)的分割起點(diǎn)，從這里開始，各組光電管以相同的步長(zhǎng)進(jìn)行檢査，發(fā)現(xiàn)到在持續(xù)時(shí)間△t內(nèi)如果所有光電管均為"0"狀態(tài)的時(shí)候視為分割點(diǎn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分割操作，設(shè)定△t為0.06s，分割完后的數(shù)據(jù)組沒有數(shù)據(jù)的狀態(tài)項(xiàng)補(bǔ)0;(3)特征提取將上述處理后的波形特征最大化的提取出來，其特征主要有波形相對(duì)時(shí)間、脈沖寬度、脈沖時(shí)間間隔，其中脈沖寬度是狀態(tài)l的持續(xù)時(shí)間；脈沖時(shí)間間隔是兩個(gè)狀態(tài)l之間的狀態(tài)所持續(xù)的時(shí)間；5)設(shè)計(jì)客流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，將特征提取后的數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，將己經(jīng)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)，對(duì)特征提取后的數(shù)據(jù)進(jìn)行客流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的識(shí)別、獲取人數(shù)。所述的特征提取后的矩陣為下面所示0脈沖寬度-時(shí)間間隔脈沖寬度......00波形相對(duì)時(shí)間脈沖寬度-時(shí)間間隔脈沖寬度......00波形相對(duì)時(shí)間脈沖寬度-時(shí)間間隔脈沖寬度......00波形相對(duì)時(shí)間脈沖寬度-時(shí)間間隔脈沖寬度......oo」4*2Q所述的客流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的識(shí)別、獲取的設(shè)定為(1)客流輸入層的選擇根據(jù)實(shí)際的問題選定，紅外客流統(tǒng)計(jì)里面的輸入層就是數(shù)據(jù)特征提取后的矩陣；(2)客流輸出是分組識(shí)別后的每組的并行的人數(shù)，包括一人通過的情況，根據(jù)有導(dǎo)師的識(shí)別，最多并行人數(shù)為6，用3位輸出；在識(shí)別的時(shí)候每位大于0.5的時(shí)候輸出為1，小于0.5的時(shí)候輸出為0，通過3位的輸出表示1人、2人、3人、4人、5人和6人；導(dǎo)師集輸出表示表示人數(shù)0.20.20.80011人0.20.80.20102人并行0.20.80.80113人并行0.80.20.21004人并行0.80.20.81015人并行0.80.80.21106人并行(3)隱含層選擇隱含層采用徑向基函數(shù)作為激勵(lì)函數(shù)，該徑向基函數(shù)為高斯函數(shù)CGauss)o本實(shí)用新型可以克服現(xiàn)有客流采集系統(tǒng)存在的一些問題，相對(duì)以往的客流采集裝置以及統(tǒng)計(jì)方法而言具有顯著進(jìn)步，本實(shí)用新型是一種具有理論和實(shí)際意義的紅外光電客流采集裝置和客流統(tǒng)計(jì)方法。包括(1)識(shí)別率高通過采取適當(dāng)?shù)姆指罘椒ǎ岣吡朔指畹男Ч?，?shí)現(xiàn)了對(duì)連續(xù)客流的識(shí)別。并根據(jù)脈沖的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)特殊的特征提取方法，最大程度細(xì)化表征脈沖，試驗(yàn)結(jié)果證明這種特征參數(shù)提取可以進(jìn)行分類器設(shè)計(jì)的輸入。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)過程能夠準(zhǔn)確地識(shí)別并行人少的情況，另外對(duì)于多人并行的情況也提高了識(shí)別率。(2)抗干擾性強(qiáng)通過預(yù)處理過程中的去噪處理，可以有效的去除傳感器本身產(chǎn)生的噪音、傳感器安裝中產(chǎn)生的噪音、電磁波產(chǎn)生的噪音等，從而提高系統(tǒng)的抗干擾能力。(3)實(shí)時(shí)性好由于紅外感應(yīng)設(shè)備的反應(yīng)速度快，同時(shí)微處理器的運(yùn)算速度快，所以能夠?qū)崟r(shí)記錄并反映快速通過的客流量，用于公共場(chǎng)所的客流采集，實(shí)時(shí)客流計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率高、誤差率較低。(4)成本低本實(shí)用新型采用的紅外裝置成本低、所需設(shè)備量小且對(duì)硬件設(shè)備要求較低。圖1本實(shí)用新型基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外光電客流釆集裝置連接框圖。圖2本實(shí)用新型的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程單元框圖。圖3本實(shí)用新型的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類識(shí)別過程單元框圖。圖4本實(shí)用新型的數(shù)據(jù)獲取流程圖。圖5本實(shí)用新型的數(shù)據(jù)預(yù)處理流程圖。圖6本實(shí)用新型的客流數(shù)據(jù)分割流程圖。圖7本實(shí)用新型的客流數(shù)據(jù)特征提取流程圖。具體實(shí)施方式本實(shí)用新型結(jié)合附圖詳細(xì)說明如下本實(shí)用新型主要分為兩部分內(nèi)容客流數(shù)據(jù)的采集和客流數(shù)據(jù)的處理及識(shí)別。圖1中給出了客流數(shù)據(jù)采集的硬件設(shè)備連接圖，主要由紅外光電傳感器和開關(guān)量接口卡組成。該系統(tǒng)將四組紅外對(duì)射型光電傳感器，安裝在商場(chǎng)門口或出入口位于腳腕高度的兩側(cè)，對(duì)顧客進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。其高度設(shè)置在小腿部，距離地面大約28cm。為了區(qū)分重疊區(qū)域，提高掃描的準(zhǔn)確度和便于識(shí)別區(qū)分度，本實(shí)用新型采用平行排列四組紅外光電裝置計(jì)數(shù)，根據(jù)小腿部的直徑來設(shè)置間距，經(jīng)統(tǒng)計(jì)小腿部直徑在13cm18cm之間，間距越大越有利于區(qū)分重疊部分，但考慮到過大的距離會(huì)影響到安裝的不便，所以設(shè)置紅外線間距為25cm。其中還要保持紅外光電管的發(fā)射端與接受端在同一條直線上，其中的任意一條發(fā)射端的紅外光電管不影響其他的接收端。紅外光電傳感器的發(fā)射端發(fā)射紅外波長(zhǎng)信號(hào)，當(dāng)紅外線被遮擋時(shí)，接收端指示燈亮，并產(chǎn)生信號(hào)1，當(dāng)紅外線不被遮擋時(shí)，接收端指示燈不亮，產(chǎn)生信號(hào)0。這樣便可以通過開關(guān)量接口卡將采集O-l序列傳給相連的計(jì)算機(jī)，接口卡直接連接到計(jì)算機(jī)的主板插槽上。通過設(shè)置接口卡上面的開關(guān)設(shè)置可以確定保存的計(jì)算機(jī)地址。這時(shí)，每當(dāng)客流經(jīng)過，紅外傳感設(shè)備產(chǎn)生相應(yīng)的信號(hào)，基地址里儲(chǔ)存了0，1數(shù)據(jù)。這就是要處理的毛數(shù)據(jù)?；刂分薪邮諗?shù)據(jù)是瞬間的，可以看成與光電開關(guān)的狀態(tài)變化是同步的。本實(shí)用新型對(duì)所采集的客流數(shù)據(jù)進(jìn)行處理及識(shí)別過程主要是通過兩個(gè)部分來完成的。第一部分(如圖2所示)RBF網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程(學(xué)習(xí)過程)，包括數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理、特征提取、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)定、客流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的設(shè)計(jì)。第二部分(如圖3所示)RBF網(wǎng)絡(luò)分類識(shí)別過程(決策過程)，他是將已經(jīng)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)(訓(xùn)練過程如圖2)作為基礎(chǔ)，對(duì)于特征提取后的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。包括數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理、數(shù)據(jù)分割、特征提取、客流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器識(shí)別、得出人數(shù)。上述兩部分中數(shù)據(jù)處理的具體過程如下(其中兩部分的獲取、預(yù)處理和特征提取過程一致)1)客流數(shù)據(jù)獲取，如圖4所示。將數(shù)據(jù)從基地址中取出，保存到電腦的數(shù)據(jù)庫中。為了減少數(shù)據(jù)冗余，本系統(tǒng)中是當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)進(jìn)行采樣，即當(dāng)由狀態(tài)O變化為狀態(tài)l,或由狀態(tài)1變化為狀態(tài)0時(shí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)保存。將數(shù)據(jù)的變化存入state[]中，變化發(fā)生的時(shí)刻存入time[]中。2)對(duì)于存入的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如圖5所示。第一步，去噪過程。采用閾值的方法進(jìn)行去除，在預(yù)處理過程中設(shè)定變化持續(xù)過程小于0.06m視為噪音，需要去除。并將其對(duì)應(yīng)的state[]中的值變?yōu)镺。第二步，歸一化處理。歸一化處理就是按照采集樣本的相對(duì)時(shí)間。首先進(jìn)行時(shí)間間隔不發(fā)生變化的數(shù)據(jù)平移，將時(shí)間數(shù)據(jù)的初始化為0，其它各個(gè)狀態(tài)變化對(duì)應(yīng)的時(shí)間都是相對(duì)于初始時(shí)刻的相對(duì)時(shí)間。做法就是將第一個(gè)光點(diǎn)狀態(tài)跳變開始，即為0時(shí)刻，其它各狀態(tài)對(duì)應(yīng)的時(shí)間減去這個(gè)初始時(shí)間得出相對(duì)時(shí)間。3)對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，如圖6所示。由于顧客連續(xù)不斷的進(jìn)入商場(chǎng)，客流樣本數(shù)據(jù)量較大，而且數(shù)據(jù)長(zhǎng)度不等。根據(jù)數(shù)據(jù)分割的定義將數(shù)據(jù)集合劃分成若干個(gè)互不交疊區(qū)域的集合。數(shù)據(jù)交叉在這里的定義就是顧客與顧客之間同時(shí)遮擋一根或者幾根光電管。這時(shí)每個(gè)人的數(shù)據(jù)無法單純的提取出來。數(shù)據(jù)是一個(gè)互相連續(xù)、互相影響的情況。相反，數(shù)據(jù)不交叉就是指數(shù)據(jù)在連續(xù)的同時(shí)也存在空隙，可以使得數(shù)據(jù)能夠分段處理，互不影響的前提下進(jìn)行。客流數(shù)據(jù)交叉的情況實(shí)際上就是并行的存在，保證不破壞并行數(shù)據(jù)的完整性的情況下將數(shù)據(jù)分割。分割的目標(biāo)就是將數(shù)據(jù)分割成為不交叉的數(shù)據(jù)。本實(shí)用新型采用閥值分割中所謂的"斜線分割法"將數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。這種方法能夠分割沒有豎直分割"空隙"的連續(xù)客流數(shù)據(jù)集，其分割原則如下試驗(yàn)設(shè)定4根光電管為等間距，那么對(duì)于某一個(gè)人來說通過4組紅外線的時(shí)間是相當(dāng)?shù)摹＿@個(gè)設(shè)定按照人基本勻速的條件下設(shè)定的。這樣每個(gè)人通過4個(gè)光電管波形上的表現(xiàn)為寬度相當(dāng)，這樣可以時(shí)間差分的方式解決這種有空隙的問題。還應(yīng)確定人流沒有重疊的現(xiàn)象發(fā)生，就是每組數(shù)據(jù)都是獨(dú)立的，互不影響，這樣分割的數(shù)據(jù)才有價(jià)值。首先搜索每根紅外光電管，尋找"l"第一次出現(xiàn)的位置，作為數(shù)據(jù)的分割起點(diǎn)。從這里開始，4組光電管以相同的步長(zhǎng)進(jìn)行檢查。發(fā)現(xiàn)到在持續(xù)時(shí)間At內(nèi)如果4根光電管均為"O"狀態(tài)的時(shí)候視為分割點(diǎn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分割操作。在試驗(yàn)過程的統(tǒng)計(jì)中設(shè)定，M為0.06秒有比較好的效果。分割完后的數(shù)據(jù)組沒有數(shù)據(jù)的狀態(tài)項(xiàng)補(bǔ)0。4)特征提取過程，如圖7所示。特征提取主要針對(duì)0-l序列所形成的波形來進(jìn)行的，在多人并行的情況下，從視覺上感覺有可能不同的多人并行會(huì)產(chǎn)生相同的模式。這些模式的脈沖個(gè)數(shù)、寬窄脈沖的排列、脈沖的順序都是驚人的相似。但是并不是沒有區(qū)別的，看上去會(huì)略過那些順序次序以及其他的信息。但這些可以被經(jīng)圖2過程訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)覺，并且根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的已有經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類。根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，可以看出，數(shù)據(jù)是由有序的4組光電管的高低脈沖排列。對(duì)其特征進(jìn)行最大化的提取得出的有用的信息為波形相對(duì)時(shí)間、脈沖寬度、脈沖之間的時(shí)間間隔。提取后的矩陣為下面所示?！?脈沖寬度-時(shí)間間隔脈沖寬度......00波形相對(duì)時(shí)間脈沖寬度-時(shí)間間隔脈沖寬度......00波形相對(duì)時(shí)間脈沖寬度-時(shí)間間隔脈沖寬度......00波形相對(duì)時(shí)間脈沖寬度-時(shí)間間隔脈沖寬度......00」4*2。在圖2中，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)過程如下1)輸入層的設(shè)計(jì)輸入層的選擇根據(jù)實(shí)際的問題選定，紅外客流統(tǒng)計(jì)里面的輸入層就是數(shù)據(jù)特征提取后的矩陣，所以輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為80。2)輸出層的設(shè)計(jì)客流輸出的要求就是分組識(shí)別后的每組的并行的人數(shù)，當(dāng)然也可能為一人通過的情況。這里根據(jù)有導(dǎo)師的識(shí)別，最多并行人數(shù)為6。用3位輸出。輸出的表示對(duì)應(yīng)為表如下。輸出值設(shè)定，在識(shí)別的時(shí)候每位大于0.5的時(shí)候輸出為1，小于0.5的時(shí)候輸出為0。通過3位的輸出表示1人、2人、3人、4人、5人和6人的情況。<table><row><column>導(dǎo)師集</column><column>輸出表示</column><column>表示人數(shù)</column></row><row><column>0.20,20.8</column><column>001</column><column>1人0.20.80.20102人并行0.20.80.80113人并行0.80.20.21004人并行0,80.20.81015人并行0.80.80.21106人并行</column></row><table>3)隱含層選擇隱含層采用徑向基函數(shù)作為激勵(lì)函數(shù)，該徑向基函數(shù)為高斯函數(shù)(Gauss)。按圖3中的識(shí)別過程對(duì)以下5個(gè)特征提取后的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，識(shí)別結(jié)果如下:<table>complextableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>權(quán)利要求1、一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外光電客流采集裝置，其特征在于它包括紅外對(duì)射光電傳感器、開關(guān)量接口卡和計(jì)算機(jī)；其中紅外線對(duì)射光電傳感器將根據(jù)顧客的行走遮擋產(chǎn)生變化信號(hào)，所述的紅外對(duì)射光電管為4組；開關(guān)量接口卡，將紅外光電傳感器產(chǎn)生的信號(hào)傳給與其相連的計(jì)算機(jī)中，作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)的輸入；計(jì)算機(jī)負(fù)責(zé)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練、數(shù)據(jù)的預(yù)處理以及客流人數(shù)分類識(shí)別和輸出。2、按照權(quán)利要求1所述的客流采集裝置，其特征在于所述的紅外光電管的發(fā)射端與接受端之間對(duì)射安裝在同一條直線上，其中的任意一條發(fā)射端的紅外光電管不影響其他的接收專利摘要本實(shí)用新型涉及一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外光電客流采集裝置，將紅外光電檢測(cè)技術(shù)和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合，建立了一個(gè)基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客流計(jì)數(shù)系統(tǒng)，用于公共場(chǎng)所的客流采集。將4組對(duì)射式紅外光電傳感器置于商場(chǎng)出入口兩側(cè)位于腳腕高度的位置，通過開關(guān)量接口卡與計(jì)算機(jī)相連接，將顧客通過紅外感應(yīng)區(qū)對(duì)傳感器遮擋產(chǎn)生的變化信號(hào)存入計(jì)算機(jī)內(nèi)的基地址。采用有效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)對(duì)基地址內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理、分割、特征提取等一系列的處理，將結(jié)果作為徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，從而對(duì)連續(xù)通過該紅外感應(yīng)區(qū)的客流人數(shù)給予準(zhǔn)確識(shí)別。該方法提高了實(shí)時(shí)客流計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確率，并能夠識(shí)別多人并排的情況，誤差率較低。文檔編號(hào)G06N3/06GK201181487SQ20082007417公開日2009年1月14日申請(qǐng)日期2008年3月26日優(yōu)先權(quán)日2008年3月26日發(fā)明者張健楠,方朱,郝麗萍,郭志濤,韓煥平,顧軍華申請(qǐng)人:河北工業(yè)大學(xué)