基于智能手机传感器的室内空间用户行为识别研究

发布时间：2018-01-02 08:17

本文关键词：基于智能手机传感器的室内空间用户行为识别研究　出处：《北京建筑大学》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：伴随着移动互联网技术的飞速进步,基于位置的服务模式在现代社会中已经取得了巨大的成功。根据搜集而来的用户位置信息,提供更加全面和人性化的服务已经被大多数人所接受。而相对室外环境下GPS技术的成熟而言,室内定位技术尚处于起步阶段,大量的研究资源和专业人员投入到室内定位技术的探索和改进上。目前初见成效的技术主要有WIFI定位技术、蓝牙信标技术、地磁定位技术等等,其中基于地磁场的室内定位技术具有建设成本低,定位精度高,节能环保可持续的优点。但是,随着研究的深入,逐渐发现地磁数据量庞大,经常在地磁匹配中出现相似点,造成定位偏差较大的问题。为了解决这一问题,采用识别用户在室内环境中行为的方法,辅助地磁定位技术提高定位准确度。用户行为识别是近年来智能环境领域一个研究热点,根据用户数据采集方式的不同,主要分为基于计算机视觉和基于可穿戴式传感器平台两种方法。而随着移动互联网的迅速发展,后者的集成式传感器平台完全可以由智能手机替代。目前的智能手机不仅集成了大量的微型传感器,而且其操作系统的处理能力非常强大,对于行为识别所需要的大量数据的采集处理可以提供很好的支持。本文利用智能手机传感器采集用户在室内环境下的行为数据,经过去噪分割和特征提取的处理过程,采用K最近邻算法和隐式马尔可夫模型方法对行为数据进行分类识别,并通过一系列的改进,给出最终的识别结果。主要的研究内容和结论如下:1)在行为识别算法的选择上,采用K最近邻算法和隐式马尔可夫模型。前者主要存在的问题是:随着训练集规模增大,时空复杂度迅速增加。因此,采用基于密度的样本裁剪方法对训练数据进行精简,最终达到了减少计算量,提高运算效率的目的。而为了提高后者模型对采样数据变化规律的敏感度,将行为数据段在进行细分处理,划分为时长为0.1s的数据节点再进行处理,最后确定模型参数:可观测序列数目为小于5的正整数,隐藏序列数目为3。2)利用Android开源平台开发了一款用于采集用户行为信息的程序,主要分为单一采集模式和连续采集模式。前者对每种行为的信息分别进行采集,汇总后作为模型训练集。后者则采集1分钟内连续的用户行为,作为模型测试集。采集过程中发现不同行为方式下的传感器数据存在较大差异,对行为识别过程较为有利。3)对于原始行为数据进行去噪分割和特征提取。使用一阶低通滤波方法剔除加速度数据中的重力分量;方向传感器数据主要进行平滑滤波处理,剔除野值点;磁传感器数据主要考虑硬铁效应,利用其补偿公式进行处理。特征提取主要针对加速度传感器进行,提取其时域和频域特征,包括每轴数据的均值、标准差、任意两轴的相关系数,基于功率谱密度的振幅均值以及振幅标准差。4)设计了行为识别实验,采集用户的真实行为信息,经过数据预处理操作后,分别使用K最近邻算法和隐式马尔可夫模型进行了行为识别,前者在K值取5,裁剪率为32.9%的条件下,对10段完整行为数据的平均识别准确率是95.1%。后者分别采用普通特征值和细分特征值进行测试,识别准确率分别为94.35%、95.62%,由此可见经过细分处理后的特征值对于隐式马尔可夫模型的识别准确率有一定的提高。而两种识别方法在识别准确率上,后者略优于前者。
[Abstract]:This paper uses K nearest neighbor algorithm and hidden Markov model to classify the behavior data . The data of direction sensor is mainly used for smoothing filter processing , and the field value point is eliminated . The magnetic sensor data mainly considers hard - iron effect , and its compensation formula is used for processing . The feature extraction is mainly based on acceleration sensor , its time domain and frequency domain characteristics are extracted , and the average recognition accuracy rate of 10 - segment complete behavior data is 95.1 % .

【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.53;TP212

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