基于DAS信号和CNN分类算法的人员运动轨迹监测方法 董旭日.pdf

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뗚㐳 뻭 ℀뗚⨀웚 法自动
、 、 ， 。 ， （ＳＴＡ／ＬＴＡ）
拾取 信号 再对拾取的信号进行分析 将其分为人员运动 重锤和噪声 类信号 然后 构建卷积神经
ＤＡＳ ， ， 、 ３ ； ，
网络 将拾取的 类信号作为 数据库输入到网络中学习和训练 最后 通过实际数据测试得到
（ＣＮＮ）， ３ ＣＮＮ ； ，
类信号分类结果 结果表明 分类结果的识别准 确 率 均 达 到 以 上 利用识别得到的信号 通 过
３ 。 ， ８０．００％ 。 ，
分类结果可确定人员所在的光纤道 追踪人员位置 输入更新的 信号连续识别人员运动信号 监
ＣＮＮ ， ， ＤＡＳ ，
测人员运动轨迹；然后用单位时间内识别人员移动的通道数计算运动速率。
关键词：人员运动轨迹监测；分布式声学传感；卷积神经网络；长短时窗比值；自动识别分类
中图分类号 文献标志码
ｄｏｉ：１０．１３２７８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｊｕｅｓｅ ．２０２１０３８１ 　　　 ：Ｐ６３１．４　　　 ：Ａ
Ｐｅｒｓｏｎｎｅｌ　Ｍｏｔｉｏｎ　Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ　Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　Ｍｅｔｈｏｄ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＤＡＳ　Ｓｉｇｎａｌ　ａｎｄ
ＣＮＮ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ｄｏｎｇ　Ｘｕｒｉ　１，Ｆｅｎｇ　Ｘｕａｎ１，Ｌｉｕ　Ｃａｉ　１，Ｔｉａｎ　Ｙｏｕ１，Ｌｉ　Ｊｉｎｇ１，Ｗａｎｇ　Ｔｉａｎｑｉ　１，Ｗａｎｇ　Ｘｉｎ１，Ｙｉ　Ｗｅｎｓｕｏ２
　ｏｆ　ＧｅｏＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｊｉｌｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ　１３００２６，Ｃｈｉｎａ
　ｏｆ　Ｏｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ　１３００２２，Ｃｈｉｎａ
收稿日期
：２０２１　１１　２５
作者简介 董旭日 男 硕士研究生 主要从事分布式声学传感数据处理研究
： （１９９６—）， ， ， ，Ｅ－ｍａｉｌ：７０９４１９８５７ ＠ｑｑ．ｃｏｍ
通信作者 冯晅 男