基于HMM模型的老年人出行异常检测研究

发布时间：2017-03-25 20:08

  本文关键词：基于HMM模型的老年人出行异常检测研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：我国已经进入老年型国家，而人口老龄化带来诸多社会问题。由于老人的身体机能衰退，很容易在日常出行中出现走失、受伤等意外情况。随着科技的发展，GPS的定位精度已显著提高，装有GPS模块的智能设备已广泛地应用到人们的日常生活中。利用智能设备可以方便地监测老年人出行，而如何让这些设备从简单地记录时间和空间数据向行为识别的转变，实现“智慧化”老年人监护，这具有重大的社会意义。 在对老年人监测的过程中，智能设备会采集大量的GPS轨迹，而这些轨迹数据所蕴含的信息是无法直接观察到的。如何从轨迹数据中有效地提取出人的出行活动行为信息，并从这些信息里判断老年人出行是否出现异常情况，是本文着重关注的问题。 针对该问题，本文作了以下研究工作： (1)研究基于轨迹数据的运动分析，根据运动特征将轨迹划分成移动和停留序列，，查找停靠点，然后分析老年人出行目的与出行轨迹的关联性，并结合聚类分析来提取老年人出行的感兴趣点(POI)，最后通过实验验证感兴趣点识别算法的有效性。 (2)研究基于HMM模型的老年人出行异常检测，首先将出行轨迹的方向角作为模型的训练数据，改进了HMM模型中隐藏状态的确定方法，建立老年人日常行为模型，然后利用该模型判断是否出现异常并分级预警，最后通过实验证明了该方法对老年人行为异常检测有较高的准确性。 (3)开发了老年人出行异常检测系统，可以实现出行信息维护，老年人出行感兴趣点挖掘，出行HMM模型建立，以及出行异常检测与分级预警。
【关键词】：轨迹数据 感兴趣点识别 HMM模型 异常检测
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP274;P228.4
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究近况11-15
• 1.3 本文的研究内容15-17
• 第二章 老年人出行数据采集及预处理17-26
• 2.1 老年人出行数据采集17-18
• 2.2 数据特征分析18-19
• 2.2.1 原始数据18
• 2.2.2 数据缺失18-19
• 2.2.3 数据漂移19
• 2.3 数据预处理19-24
• 2.3.1 漂移去除19-20
• 2.3.2 数据插值20-22
• 2.3.3 坐标转换22-24
• 2.4 小结24-26
• 第三章 基于出行轨迹数据的出行分析26-41
• 3.1 出行的基本要素26-27
• 3.2 出行轨迹分析27-29
• 3.3 轨迹聚类分析29-34
• 3.3.1 常用聚类方法29-31
• 3.3.2 K-medoids 算法31-33
• 3.3.3 DBSCAN 算法33-34
• 3.4 出行感兴趣点识别34-37
• 3.5 实验分析37-39
• 3.5.1 聚类算法对比分析37-39
• 3.5.2 感兴趣点提取分析39
• 3.6 小结39-41
• 第四章 基于 HMM 模型的老年人出行异常检测41-53
• 4.1 隐马尔可夫模型41-46
• 4.1.1 HMM 的基本参数42
• 4.1.2 HMM 的三个基本问题42-43
• 4.1.3 HMM 基本问题的解法43-46
• 4.2 基于 HMM 的出行异常检测算法46-50
• 4.2.1 出行轨迹特征提取46-48
• 4.2.2 HMM 模型的训练48
• 4.2.3 出行轨迹检测与异常分级48-50
• 4.3 实验分析50-51
• 4.4 小结51-53
• 第五章 老年人出行异常检测系统53-58
• 5.1 系统简介53-56
• 5.2 小结56-58
• 第六章 结论与展望58-60
• 参考文献60-64
• 致谢64-65
• 攻读学位期间的研究成果65

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

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中国博士学位论文全文数据库 前2条

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本文编号：267702