基于无线传感网的行为评估研究
发布时间：2021-04-11 10:48
作为社会的基本单元,人的行为体现了与外界交互的从微观到宏观的各种特性。通过对人体行为信息的分析与评估,对社会结构、平安智慧城市、课堂教育、健康监控等方面的构建与改进都具有推动作用。而随着现代物联网和传感技术的高速发展,使得人体行为信息的采集变得更加便捷,分析人的个体和集体行为的内在意义,在多种领域用于评估和预测具有很大的价值潜力。本文设计了一种基于无线传感网的对象行为数据采集系统。系统由对象、多个传感器模块、无线网关、网络数据库组成,集数据采集、传输、存储于一体。该系统可以对一定范围内的对象进行评估,可同时支持的对象数目达100个以上,具备部署方便、测量精度高、有效工作时间长的特点。基于该数据采集系统,本文对室内环境的对象“门”（进行过为期一个月的实验）和课堂教学中的学生（对某个教学班进行过为期一学期的实验跟踪）进行评估与优化。前者在不与人直接接触的过程中得到对象的使用频率和时间等信息,从而为实现人体的行为分析与评估提供了基础;后者通过对学生行为信息的实时分析,进行个人和群体的行为评估。同时,基于Django完成了一个稳定、易于复用和使用的数据采集系统管理前端,为传感器接入系统提供了一...
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１行为评估的应用价值??传统的对象行为评估，主要采用网络在线评估、人工调查评估等方式
标（心率、脉搏、体温、血压等），同时基于传感数据提供警报服务并发送绐看护人员，??有效地辅助了对患者病情的检测。文献［１５］中Ａ．Ｈａｋｉｍｉ等人开发一种低成本的新生儿黄疸??实时检测系统，系统架构如图１．２所示，它使用无线传感网收发数据。而对于建设平安智??慧城市，文献［１６］利用无线传感网络使得交通信号随实际交通状况动态调整，来解决曰益??增长的车辆规模造成的交通拥堵问题，文献［１７］提出使用低功耗设备实现无线传感网的数??据传输过程，则有利于智慧城市建设的方方面面：物流、环境、安全监控等。??（?＼??｛〇■＆－?￥?ｗ?ｈｐｔ????■ＨＩ?＿＿?ＩＭＩＢＩｆＴ１—???ｉ??Ｖ＾?设备电路和?ＸＢｅｅ接收器??ＸＢｅｅ发射器?和笔记本??图１．２新生儿黄疸检测系统架构??（３）有关行为识别研究现状??目前主流方式分为２种：基于计算机视觉和基于惯性传感器数据。前者存在外物遮挡、??视觉盲点、设备成本不菲、算法复杂耗时等问题，而后者成本低廉、便携、能反映人体各??种行为信息［１８］。??文献［１９］将单个传感器绑定在小腿前侧处完成了?９个日常行为的识别。文献［２０｜和文??献［２１］则是利用多个传感器，前者将３个传感器绑定在身体的腿、腰、手三个部位，再对??３??
基于人工设计特征，因此在文章中提出利用深度ＣＮＮ网络提取出高维抽象的特征加以利??用，后者提出一种半监督深度学习方法，使用ＤＬＳＴＭ算法识别智能手机内置的传感器采??集的行为数据，如图１．３所示。??＇ｆ?丨?一??＾?Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ?＾??＾?１＇?＾?Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ?｜??，?Ｆｅａｔｕｒｅｓ?＿?＇、、，??ａ?ｂ?ｃ?ＤＬＳＴＭ?ｑ?ａ?ｂ?ｃ??Ａｘｉｓ?Ａｘｉｓ??ｘ?ｌａｂｅｌ?Ｄｒ〇ｐ〇ｕｔ?Ｘｕｎｌａｂｅｌ??一?一?ｂｐｔｔ???１?Ｉ?Ｌｏｓｓ?，??，??Ｌｏｓｓｊａｂｅｌ?丨?ｗ?Ｌｏｓｓ＿ｕｎｌ３ｂｅｌ??Ｌｔ?＜?＾?＞?ｉ．?＋?ｆ?Ｌｖ??图１．３基于ＤＬＳＴＭ算法的系统架构??（４）行为识别领域中有关丟帧现象的研究现状??数据丟帧是无线传感系统传输数据时的一个常见问题，例如文献Ｐ１］指出在采集数据??时传感器所用的采样率较低，是为了防止高采样率可能导致的丟帧。数据丟帧一般源于电??磁干扰、缺乏无线资源（信道，带宽和频率等）以及不适合的无线通信协议等。由于频谱??资源和无线通信协议标准的限制
本文编号：3131115
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１行为评估的应用价值??传统的对象行为评估，主要采用网络在线评估、人工调查评估等方式
标（心率、脉搏、体温、血压等），同时基于传感数据提供警报服务并发送绐看护人员，??有效地辅助了对患者病情的检测。文献［１５］中Ａ．Ｈａｋｉｍｉ等人开发一种低成本的新生儿黄疸??实时检测系统，系统架构如图１．２所示，它使用无线传感网收发数据。而对于建设平安智??慧城市，文献［１６］利用无线传感网络使得交通信号随实际交通状况动态调整，来解决曰益??增长的车辆规模造成的交通拥堵问题，文献［１７］提出使用低功耗设备实现无线传感网的数??据传输过程，则有利于智慧城市建设的方方面面：物流、环境、安全监控等。??（?＼??｛〇■＆－?￥?ｗ?ｈｐｔ????■ＨＩ?＿＿?ＩＭＩＢＩｆＴ１—???ｉ??Ｖ＾?设备电路和?ＸＢｅｅ接收器??ＸＢｅｅ发射器?和笔记本??图１．２新生儿黄疸检测系统架构??（３）有关行为识别研究现状??目前主流方式分为２种：基于计算机视觉和基于惯性传感器数据。前者存在外物遮挡、??视觉盲点、设备成本不菲、算法复杂耗时等问题，而后者成本低廉、便携、能反映人体各??种行为信息［１８］。??文献［１９］将单个传感器绑定在小腿前侧处完成了?９个日常行为的识别。文献［２０｜和文??献［２１］则是利用多个传感器，前者将３个传感器绑定在身体的腿、腰、手三个部位，再对??３??
基于人工设计特征，因此在文章中提出利用深度ＣＮＮ网络提取出高维抽象的特征加以利??用，后者提出一种半监督深度学习方法，使用ＤＬＳＴＭ算法识别智能手机内置的传感器采??集的行为数据，如图１．３所示。??＇ｆ?丨?一??＾?Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ?＾??＾?１＇?＾?Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ?｜??，?Ｆｅａｔｕｒｅｓ?＿?＇、、，??ａ?ｂ?ｃ?ＤＬＳＴＭ?ｑ?ａ?ｂ?ｃ??Ａｘｉｓ?Ａｘｉｓ??ｘ?ｌａｂｅｌ?Ｄｒ〇ｐ〇ｕｔ?Ｘｕｎｌａｂｅｌ??一?一?ｂｐｔｔ???１?Ｉ?Ｌｏｓｓ?，??，??Ｌｏｓｓｊａｂｅｌ?丨?ｗ?Ｌｏｓｓ＿ｕｎｌ３ｂｅｌ??Ｌｔ?＜?＾?＞?ｉ．?＋?ｆ?Ｌｖ??图１．３基于ＤＬＳＴＭ算法的系统架构??（４）行为识别领域中有关丟帧现象的研究现状??数据丟帧是无线传感系统传输数据时的一个常见问题，例如文献Ｐ１］指出在采集数据??时传感器所用的采样率较低，是为了防止高采样率可能导致的丟帧。数据丟帧一般源于电??磁干扰、缺乏无线资源（信道，带宽和频率等）以及不适合的无线通信协议等。由于频谱??资源和无线通信协议标准的限制
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