Intruder Detection System Based on Pyroelectric Infrared Sensor

• DOI: 10.5391/jkiis.2016.26.5.361
• Publication Date: 2016-12-08T00:13:50Z
• Authors: Yeon-Woo Jeong; Huynh Ngoc Bao Vo; Seongwon Cho; Sun-Tae Cuhng
• Keywords: Mel-frequency cepstrum; Feature (linguistics)

기존 디지털 출력 방식의 PIR 센서를 이용한 침입감지 시스템은 사람이 아닌 다른 물체에 대한 침입 탐지 오류가 많았다. 본 논문은 이를 극복하기 위하여 아날로그 센서 기반 감지 시스템을 제안한다. 방식 센서는 임계값을 기준으로 이진 출력값 대신, 일정 범위 내의 다양한 전압 준위로 출력값을 내보낸다. 이용하여 획득된 신호의 샘플링된 신호값으로부터 FFT(Fast Fourier Transform) 또는 MFCC(Mel-frequency cepstrum codfficents)을 주파수 성분을 추출하여, 인공 신경회로망(Artificial Neural Network)의 특징벡터로 사용된다. 인간의 움직임과 애완동물의 움직임에 신호 패턴들을 학습한 신경회로망을 통해서 침입상황에서 침입한 객체가 사람인지 애완동물인지 판별하게 된다. The intruder detection system using digital sensor has the problem that it can't recognize human correctly. In this paper, we suggest a new based on analog to get around drawbacks of sensor. type emits voltage output at various levels whereas digitial is binary. signal captured sampled, and its frequency feature extracted FFT or MFCC. features are used for input neural networks. After network trained pet's intrusion data, classifying pet in situation.