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Krieger, Thomas P. U.: Innovative Sensorkonzepte und Signalverarbeitungsstrategien zur Bewegungserkennung und Präsenzkontrolle von Personen. 2002
Inhalt
Vorwort
Abstract
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungen und Begriffserläuterungen
Symbole und Formelzeichen
1. Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Zielsetzung
1.3 Gliederung
2. Sensorkonzepte zur Anwesenheitserkennung
2.1 Einleitung
2.2 Messgrößen zur Anwesenheitserkennung
2.2.1 Personenerkennung in Videobildern
2.2.1.1 Trennung und Adaption komplexer Hintergrundszenen
2.2.1.2 Modellbasierte Ansätze zur Erkennung und Verfolgung von Personen
2.2.2. Messtechnische Erfassung körpereigener Vitalfunktionen
2.3 Präsenzkontrolle durch Bewegungserkennung
2.3.1 Ultraschallsensoren zur Präsenzkontrolle
2.3.2 Mikrowellensensoren zur Bewegungserkennung
2.3.3 Intensitätsmessende optische Sensoren im Bereich des sichtbaren Lichts und des nahen Infrarot
2.3.3.1 Lichttaster als Ersatz für taktile Lichtschalter und Dimmer
2.3.3.2 Zusätzliche Informationen bei Verwendung von optischen Sensoren
2.3.4 Photomischdetektoren zur Messung der Laufzeit des Licht
2.3.4.1 Funktionsweise eines Photogate-PMD
2.3.4.2 PMD-Grundstrukturen und Kenndaten
2.3.4.3 Entfernungsmessung mit CW-Verfahren
2.3.4.4 Systemkonzept für PMD-basierte Entfernungsmessung
2.3.4.5 Entfernungsmessergebnisse mit einem 1D-PMD-Sensor
2.3.4.6 Parallele Entfernungsmessung mit PMD-Arrays
2.3.5 Sensoren zur Erfassung von Wärmestrahlung
2.3.5.1 Thermoelemente und Thermopiles zur Anwesenheitskontrolle
2.3.5.2 Bewegungserkennung mit pyroelektrischen Detektoren
2.4 Literaturverzeichnis
3. Bildgebende Sensoren zur Anwesenheitserkennung
3.1 Einleitung
3.2 Strahlungsphysikalische Grundlagen
3.2.1 Senderseitige Kenngrößen und Definition des Raumwinkels
3.2.2 Empfängerseitige Kenngrößen
3.2.3 Wellenausbreitung und Energieübertragung
3.2.4 Geometrische Optik
3.2.5 Berücksichtigung einer Linse im Übertragungsweg
3.2.6 Strahlungsrauschen
3.3 Bildgebende Sensoren
3.3.1 Lichtempfindliche Elemente in CCD- und CMOS-Technologie
3.3.2 Kenngrößen zur Beurteilung der Sonsorperformance
3.3.2.1 Geometrische Daten
3.3.2.2 Pattern Noise
3.3.2.3 Dunkelstrom und Dunkelstromrauschen
3.3.2.4 Rauschquellen
3.3.2.5 Signal-Rausch-Verhältnis und Dynamikbereich
3.3.2.6 Spektrale Empfindlichkeit
3.3.2.7 Zusätzliche Eigenschaften
3.3.3 Kamera- und Weltkoordinatensystem
3.3.4 Gesichtsfeld und Bereichsauflösung
3.3.5 Systemkonzept des Bildwächters
3.4 Literatur
4. Auswerteverfahren für bildgebende Sensoren
4.1 Einleitung
4.2 Differenzbildverfahren zur Bewegungserkennung
4.3 Bewegungserkennung mit Zeilen- und Spaltenmittelwerten
4.4 Varianzauswertung bei konstanter Grauwertinterpolation
4.5 Varianzauswertung bei linearer Grauwertinterpolation
4.6 Matrixorientiertes Verfahren zur Grauwertinterpolation
4.7 Anwendung des t-Tests
4.8 Anwendung des F-Tests
4.9 Literatur
5. Komponenten von PIR-Bewegungsmeldern
5.1 Pyroelektrische Detektoren
5.1.1 Pyroelektrische Festkörper und pyroelektrisches Verhalten
5.1.2 Ferroelektrizität, Polarisation und pyroelektrischer Effekt
5.1.3 Thermisches Verhalten eines pyroelektrischen Sensors
5.1.4 Elektrisches Verhalten eines pyroelektrischen Sensors
5.1.5 Übertragungsfunktion eines Einzelelementdetektors
5.1.6 Rauschquellen bei pyroelektrischen Detektoren
5.1.6.1 Temperaturrauschen
5.1.6.2 Dielektrisches Rauschen
5.1.6.3 Widerstandsrauschen
5.1.6.4 Verstärkerrauschen
5.1.6.5 Mikrophonie
5.1.7 Kenngrößen von pyroelektrischen Detektoren
5.1.7.1 Rauschäquivalente Strahlungsleistung
5.1.7.2 Detektivität und spezifische Detektivität
5.1.8 Übertragungsverhalten eines Doppelelementsensors
5.1.9 Simulation zum Übertragungsverhalten eines Dualsensors
5.2 Hardwarekomponenten von Bewegungsmeldern
5.3 Fresnellinsen zur Bündelung langwelliger Temperaturstrahlung
5.4 Literatur
6. Systementwicklung von PIR-Bewegungsmeldern
6.1 Simulationstool zum Entwurf von Fresnellinsenarrays
6.1.1 Simulation des Erfassungsfeldes
6.1.2 Berücksichtigung der Systemparameter und der Erfassungsfeldspezifikationen
6.1.2.1 Sensorpositionen und Orientierung
6.1.2.2 Geometrie und Positionierung der Gesamtlinsenfläche
6.1.3 Initialisierung und Optimierung eines Fresnellinsenarrays
6.1.4 Beispiel zur Erfassungsfeldsimualtion
6.1.4.1 270°-Wächter mit drei Doppelelementdetektoren
6.1.4.2 90°-Wächter mit einem 4x2-PIR-Array
6.1.5 Anwendungsmöglichkeiten des Simulationstools
6.2 Aufzeichnung und Verarbeitung von Wächtersignalen
6.2.1 Datenaufnahme, Kommunikationsprotokoll und Dateihandling
6.2.2 Softwareentwicklung, Auswertung und Ergebnisausgabe
6.2.3 Parameteroptimierung und Beurteilung des Schaltverhaltens
6.3 Literatur
7. Konventionelle Signalverarbeitungskonzepte
7.1 Signale aus unterschiedlichen Bewegungsrichtungen
7.2 Referenzpegelnachführung und Schwellenauswertung
7.3 Ermittlung typischer Signaleigenschaften
7.4 Bewertung charakteristischer Signaleigenschaften
7.5 Korrelationstechniken zur Bewegungserkennung
7.5.1 Autokorrelation zur Erkennung von deterministischen Signalanteilen
7.5.2 Kreuzkorrelationsfunktion zum Vergleich von Signalen
7.6 Literatur
8. Modellbasierter Ansatz zur Bewegungserkennung
8.1 Einleitung
8.2 Systemkonzept mit Kalman-Filter
8.3 Abgleichprozess zwischen Model und realem Verhalten
8.4 Zeitkontinuierliche und zeitdiskrete Zustandsraummodelle
8.5 Modellierung von Nutz- und Störsignalen
8.6 Sensorielles Beobachtungsmodell
8.7 Allgemeine Beschreibung des Kalman-Filters
8.8 Anwendungsmöglichkeiten zur Bewegungserkennung
8.9 Literatur
9. Entwicklung eines zeitdiskreten Systemmodells zur Signalvorverarbeitung
9.1 Modellierung des Bewegungsmelderverhaltens
9.1.1 Übertragungsfunktion und Stoßantwort des vereinfachten Bewegungsmeldermodells
9.1.2 Herleitung des zeitkontinuierlichen Zustandsraummodells
9.1.3 Ableitung des äquivalenten zeitdiskreten Systemmodells
9.1.4 Berücksichtung von Rauschprozessen
9.1.5 Filtergleichungen des Kalman-Filters
9.1.6 Simulationsergebnisse bei Verwendung des vereinfachten Bewegungsmeldermodells
9.1.7 Modellerweiterung des einfachen Bewegungsmeldermodells
9.2 Allgemeines Modell zur Signalverfolgung
9.2.1 Herleitung der zeitkontinuierlichen Zustandsraummodells
9.2.2 Ableitung des zeitdiskreten Systemmodells
9.2.3 Simulationsergebnisse bei Verwendung des allgemeinen Signalmodells
9.3 Allgemeines Signalmodell mit spezieller Berücksichtigung von Drifteinflüssen
9.3.1 Herleitung des erweiterten Signalmodells
9.3.2 Simulationsergebnisse bei Verwendung des allgemeinen Signalmodells
10. Anwendung des Kalman-Filters zur Bewegungserkennung
10.1 Einleitung
10.2 Parametrierung des Kalman-Filters anhand von typischen Sensorsignalen
10.2.1 Kovarianz des Ausgangsrauschprozesses
10.2.2 Kovarianzmatrix des Eingangsrauschprozesses
10.2.2.1 Störmodell ohne Objekt im Erfassungsfeld
10.2.2.2 Allgemeines Signalmodell ohne Objekt im Erfassungsfeld
10.2.2.3 Allgemeines Signalmodell mit Objekt im Erfassungsfeld
10.3 Bewegungserkennung anhand von internen Größen des Kalman-Filters
10.3.1.1 Schwellenauswertung der Residuensequenz (Verfahren 1)
10.3.1.2 Auswertung der 1. Komponente der Zustandsprädiktion (Verfahren 2)
10.3.1.3 Auswertung der 2. Komponente der Zustandsprädiktion (Verfahren 3)
10.4 Schaltverhalten der verschiedenen Auswerteverfahren
10.4.1 Schaltverhalten bei konventioneller Signalauswertung
10.4.2 Schaltverhalten bei Auswertung der Residuensequenz
10.4.3 Bewertung der 1. Komponente des Zustandsvektors der Prädiktion
10.4.4 Bewertung der 2. Komponente des Zustandsvektors der Prädikation
10.4.5 Fehlschaltverhalten bei starken Störsignalen
11. Zusammenfassung und Ausblick