STM32拍打式闸门控制器设计+电路图+PCB图(3)_毕业论文

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STM32拍打式闸门控制器设计+电路图+PCB图(3)


    为有效检测通道内的通行状态,需要选择适当数量的传感器并对传感器的位置进行合理的布置。闸机通常长度范围为1.6米至2米,高度范围为0.9米到1.1米。本系统中采用12个对射式红外传感器作为通道传感器检测点,其在闸机一侧的布置如图2.2所示,另一侧于之完全对应。12个传感器检测点被分为4类,称为1态(传感器检测点1-4,进开始态)、2态(传感器检测点5-7,进检测态)、3态(传感器检测点8-10,出检测态)、4态(传感器检测点11-12,退结束态),并将4态以外的状态称为0态。这样,闸机通道的状态被分为5态进行描述。
 图2.2 通道传感器布置图
2.2.1.2步态识别原理
    步态是指人们行走的姿势, 是一种远距离情况下唯一可感知的生物行为特征。它是通过人步行的方式, 达到识别人身份的目的, 是近年来国内外研究的重点领域。在闸机智能识别系统中,采用红外传感器的步态识别主要是基于人体XYT模型[5][6],通过提取人体步行与物体移动的特征对人体和物体进行区别。
人体步态的XYT模型指的是人体步态的二文空间即行进方向x和竖直方向y与时间文 的关系模型。由于人在行走过程中身高基本保持不变,当所有用于步态检测的传感器高度相同且不变时,y方向上的变化可不做考虑,XYT模型简化为XT模型。根据人体步态基于摄像头帧差法所得的步态XYT模型的XT剖面[8],人体步态XT剖面图(双绞线模型)如图2.3所示,物体移动XT剖面图(平行线模型)如图2.4所示。
         
图2.3 人体步态XT剖面图                图2.4 物体移动XT剖面图
    本系统中采用等间距布置的6个对射式红外传感器(图2.2中传感器5-10)对步态信息进行采集,每个时间点传感器会反馈遮挡或未被遮挡的状态,传感器在时间轴上产生一系列的离散状态,当人体或物体经过闸机通道时,传感器阵列将其采集到的信息送入CPU,将其离散状态进行建模,人体步态在XT剖面上如图2.5,物体移动在XT剖面上如图2.6。将所得的离散状态模型进行特征提取,识别系统对通道内的通过目标为人体或物体进行区分。
            图2.5 人体步态XT离散图                       图2.6 物体移动XT离散图    
2.2.1.3人体识别原理    
    人体识别是使用知识库并结合通行规则进行的[10]。闸机智能识别系统中采用的知识库主要包含以下几个方面:⑴身材:瘦、胖、正常、孕妇、小孩等;⑵行进姿态:双腿分开摆动向前、单腿(残疾/裙装);⑶携带物体:小包、大包、折叠自行车、大型行李、轮椅、婴儿车;⑷行为状态:扛、拎、夹、拖、推。
2.2.2通道传感器介绍
    本系统选用的通道传感器为OMRON E3Z-T61对射型光电传感器。其部分参数如表2.1所示。
检测距离    15m
标准检测物体    直径12mm以上的不透明体
指向角    投/受光器:各3~15°
光源(发光波长)    红外光二极管
电源电压    DC12~24V±10%,波动(p-p)10%以下
消耗电流    投光器:15mA   受光器:20mA
输出    NPN输出,入光时ON/遮光ON开关切换式
应答时间    动作、复位:各1ms以下
照明    受光面照度,白炽灯:3000lx以下,太阳光:10000lx以下 (责任编辑:qin)