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JKIEES, vol. 30, no. 1, pp.28-37, January, 2019
DOI. http://dx.doi.org/10.5515/KJKIEES.2019.30.1.28

Learning-Based People Counting System Using an IR-UWB Radar Sensor IR-UWB 레이다 센서를 이용한 학습 기반 인원 계수 추정 시스템

최 재 호․김 지 은․김 경 태 Jae-Ho Choi․Ji-Eun Kim․Kyung-Tae Kim
포항공과대학교 전자전기공학과(Department of Electrical and Electronic Engineering, Pohang University of Science and Technology)

n this paper, we propose a real-time system for counting people. The proposed system uses an impulse radio ultra-wideband(IRUWB) radar to estimate the number of people in a given location. The proposed system uses learning-based classification methods to count people more accurately. In other words, a feature vector database is constructed by exploiting the pattern of reflected signals, which depends on the number of people. Subsequently, a classifier is trained using this database. When a newly received signal data is acquired, the system automatically counts people using the pre-trained classifier. We validated the effectiveness of the proposed algorithm by presenting the results of real-time estimation of the number of people changing from 0 to 10 in an indoor environment.

본 논문에서는 임펄스 무선-초광대역(impulse-radio ultra wideband: IR-UWB) 레이다를 이용하여, 특정 공간 내 존재하는 인원들의 계수를 실시간으로 추정하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 정확한 인원 계수 추정을 수행하기 위해학습 기반의 분류 기법을 사용한다. 즉, 인원수에 의해 달라지는 반사 신호의 패턴에 따라 특징 벡터 데이터베이스(feature vector database)를 형성하고, 형성된 데이터베이스를 이용하여 분류기(classifier)를 학습시킨다. 학습된 분류기를통해 새로운 신호 수신 시 자동으로 인원 계수 추정을 수행할 수 있다. 실내 환경에서 0명부터 10명까지 변하는 사람들을실시간으로 추정함으로써, 본 논문에서 제안된 시스템의 효용성을 검증하였다.

Keyword : IR-UWB Radar, People Counting, Feature Extraction, Classification

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