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摘要
针对热释电红外(PIR)传感器在室内人员识别系统的结构以及识别的准确率问题，设计了一种新型的无线分布式PIR传感器系统，并提出了一种人员识别的新方法。系统采用2只分布在不同高度的PIR传感器，结合对菲涅尔透镜的视场角调制，能够有效探测运动人体的红外信号。通过对2只PIR传感器时域输出信号的采集分析，采用快速傅里叶变换(FFT)算法获取时域信号特征，并将信号特征进行融合。使用深度学习卷积神经网络—长短期记忆(CNN-LSTM)神经网络进行人员的分类识别。实验结果表明：该设计方法在人员的分类识别上实现了99.29%的准确率，在室内人员识别场景中具有良好的应用价值。
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