智能家居中基于概率软逻辑的人类活动识别方法
发布时间：2021-08-05 18:42
人类活动识别是指通过监控用户的动作和所处的环境,自动地推断出用户意图的技术,被广泛应用于公共安全、智慧医疗等多个领域。在智能家居系统中,人类日常活动具有复杂性以及不确定性的特点。Markov逻辑网络结合了一阶逻辑和概率图模型,是当前解决复杂性和不确定问题较完美的策略。然而在基于MLN的活动识别方法中,闭原子采取硬约束,取值范围为布尔值,因此限制了识别方法对不确定性事件的表达能力;此外,MLN中最大后验概率推理问题是整数线性规划问题,较难收敛到最优解,因此无论是识别精度,还是推理效率都无法满足人类活动识别技术的要求。针对MLN方法中存在的不足,本文提出一种基于概率软逻辑的人类活动识别方法。与MLN仅能表示离散变量不同,PSL对闭原子采取软约束,增强了模型对不确定性事件的表达能力;此外,PSL使用Lukasiewicz逻辑代替布尔逻辑,松弛其特征函数的取值范围到[0,1]区间,将整数线性规划问题转化为凸优化问题求解,从而在保证推理精度的同时提升了推理的效率。本文的工作如下:针对日常活动不确定性的特点,提出基于PSL的人类活动识别框架。该框架不仅能够处理逻辑不确定问题,还提供数据不确定问题的...
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１人类活动识别问题的研究类型??Ｆｉｇ．?１．１?Ｔｈｅ?ｒｅｓｅａｒｃｈ?ｔｙｐｅ?ｏｆ?Ｈｕｍａｎ?Ａｃｔｉｖｉｔｙ?Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ??
１．２活动识别问题描述??单用户环境下，基于密集传感的复合活动识别，可视为多情景信息融合问题。??如图１．２所示，在ＳＷＥＥＴＨＯＭＥ智能家居项目中，控制模式采用基于用户命令的声??控系统，即用户发出命令，系统做出响应提供服务。但这些命令往往难以被系统识??另ＩＪ，除去声音识别的难点之外。用户命令常常是不完整或模棱两可的，往往不能从??单一的信息中做出正确的决策。如用户发出命令“开亮一些”，在这个简单的命令??中，智能系统需要考虑两项任务：（１）开哪一盏灯？（２）把灯开到多大亮度？对于??问题（１），虽然可以通过室内用户定位来解决（即打开用户当前位置的灯但对??于其他命令，如“关灯”，这种命令仅仅依靠单一位置信息是无法进行决策的。这??种情形在问题（２）中尤为明显，如用户在午夜醒来发出命令“开亮一点”，决策系??统需要整合位置、时间、用户状态等多种情景信息才能决定最合适的灯的亮度。??Ｗ．?用户命令——？?ｉ??＿?—翻＂一?｜?Ｉ?Ｉ??Ｓｍａｒｔ?ＨｏＢｓｅ??图１．２智能家居系统控制模式??Ｆｉｇ．?１．２?Ｔｈｅ?ｃｏｎｔｒｏｌ?ｍｏｄｅｌ?ｏｆ?Ｓｍａｒｔ?Ｈｏｍｅ??鉴于上述观点可得出如下结论：（ｉ）智能程度不够
来反映用户此时正在执行的活动。该方法具有小型化、低功耗的优势，最??初被用来检测家用电器的使用情况，随着传感器技术的发展这一模式逐渐成为监控??用户活动的重要手段［２，３］。基于密集传感的活动识别模型如图２．１所示，其中，传感??器被部署在日常设备上检测用户交互，经由无线传感网络传输给活动识别系统。其??数据收集模式采取事件驱动的方式，即每触发一次传感器则生成一条数据。在该模??式下，人类行为被描述为由交互设备产生的事件序列，而日常活动是这些原子事件??按照某种复杂模型合成的高层情景信息［１２，１６］。鉴于上述优点，密集传感在智能家居??项目中得到了广泛的研究。例如ＣＡＳＡＳ项目中，研究人员在ＴＷＳＴＢＥＤ公寓内部??署７８个传感器在家具设备上来监测用户活动，监测包括用户动作、室内温度等多??个指标。??２．２概率软逻辑概述??２０１３年概率软逻辑（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ?Ｓｏｆｔ?Ｌｏｇｉｃ，ＰＳＬ?）被美国马里兰大学的??Ｋｉｍｍｉｎｇｌ２６］等人首次提出
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于概率软逻辑模型的实体解析[J]. 宫云宝,甘亮,黄九鸣. 计算机工程. 2017(08)
[2]D-S证据理论和本体推理互补的活动识别方法[J]. 徐守坤,孔颖,石林,李宁. 计算机工程与应用. 2016(04)
[3]中国人口老龄化地区差异分解及影响因素研究[J]. 陈明华,郝国彩. 中国人口.资源与环境. 2014(04)
[4]基于离散事件演算的RFID复合事件的语义表述方法[J]. 赵扬,高学东,王宏智. 中国管理信息化. 2013(12)
[5]基于证据理论的多传感器加权融合改进方法[J]. 李军,锁斌,李顺. 计算机测量与控制. 2011(10)
[6]马尔可夫逻辑网络研究[J]. 徐从富,郝春亮,苏保君,楼俊杰. 软件学报. 2011(08)
[7]D-S证据理论合成规则及冲突问题[J]. 李文立,郭凯红. 系统工程理论与实践. 2010(08)
[8]基于证据可信度的证据合成新方法[J]. 张盛刚,李巍华,丁康. 控制理论与应用. 2009(07)
[9]事件演算在行动推理中的应用[J]. 杨爱琴,刘一松. 计算机工程与设计. 2008(11)
[10]一种有效处理冲突证据的组合方法[J]. 邓勇,施文康,朱振福. 红外与毫米波学报. 2004(01)
博士论文
[1]基于手机和可穿戴设备的用户活动识别问题研究[D]. 孙泽浩.中国科学技术大学 2016
[2]基于条件随机场的智能家居行为识别研究[D]. 仝钰.大连海事大学 2015
[3]统计关系学习的若干问题研究[D]. 孙舒杨.吉林大学 2006
[4]嵌入式计算机控制系统容错策略研究[D]. 王平.中国科学院研究生院（上海微系统与信息技术研究所） 2004
硕士论文
[1]改进的随机交替方向乘子方法[D]. 李莹莹.上海大学 2016
本文编号：3324266
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１人类活动识别问题的研究类型??Ｆｉｇ．?１．１?Ｔｈｅ?ｒｅｓｅａｒｃｈ?ｔｙｐｅ?ｏｆ?Ｈｕｍａｎ?Ａｃｔｉｖｉｔｙ?Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ??
１．２活动识别问题描述??单用户环境下，基于密集传感的复合活动识别，可视为多情景信息融合问题。??如图１．２所示，在ＳＷＥＥＴＨＯＭＥ智能家居项目中，控制模式采用基于用户命令的声??控系统，即用户发出命令，系统做出响应提供服务。但这些命令往往难以被系统识??另ＩＪ，除去声音识别的难点之外。用户命令常常是不完整或模棱两可的，往往不能从??单一的信息中做出正确的决策。如用户发出命令“开亮一些”，在这个简单的命令??中，智能系统需要考虑两项任务：（１）开哪一盏灯？（２）把灯开到多大亮度？对于??问题（１），虽然可以通过室内用户定位来解决（即打开用户当前位置的灯但对??于其他命令，如“关灯”，这种命令仅仅依靠单一位置信息是无法进行决策的。这??种情形在问题（２）中尤为明显，如用户在午夜醒来发出命令“开亮一点”，决策系??统需要整合位置、时间、用户状态等多种情景信息才能决定最合适的灯的亮度。??Ｗ．?用户命令——？?ｉ??＿?—翻＂一?｜?Ｉ?Ｉ??Ｓｍａｒｔ?ＨｏＢｓｅ??图１．２智能家居系统控制模式??Ｆｉｇ．?１．２?Ｔｈｅ?ｃｏｎｔｒｏｌ?ｍｏｄｅｌ?ｏｆ?Ｓｍａｒｔ?Ｈｏｍｅ??鉴于上述观点可得出如下结论：（ｉ）智能程度不够
来反映用户此时正在执行的活动。该方法具有小型化、低功耗的优势，最??初被用来检测家用电器的使用情况，随着传感器技术的发展这一模式逐渐成为监控??用户活动的重要手段［２，３］。基于密集传感的活动识别模型如图２．１所示，其中，传感??器被部署在日常设备上检测用户交互，经由无线传感网络传输给活动识别系统。其??数据收集模式采取事件驱动的方式，即每触发一次传感器则生成一条数据。在该模??式下，人类行为被描述为由交互设备产生的事件序列，而日常活动是这些原子事件??按照某种复杂模型合成的高层情景信息［１２，１６］。鉴于上述优点，密集传感在智能家居??项目中得到了广泛的研究。例如ＣＡＳＡＳ项目中，研究人员在ＴＷＳＴＢＥＤ公寓内部??署７８个传感器在家具设备上来监测用户活动，监测包括用户动作、室内温度等多??个指标。??２．２概率软逻辑概述??２０１３年概率软逻辑（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ?Ｓｏｆｔ?Ｌｏｇｉｃ，ＰＳＬ?）被美国马里兰大学的??Ｋｉｍｍｉｎｇｌ２６］等人首次提出
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于概率软逻辑模型的实体解析[J]. 宫云宝,甘亮,黄九鸣. 计算机工程. 2017(08)
[2]D-S证据理论和本体推理互补的活动识别方法[J]. 徐守坤,孔颖,石林,李宁. 计算机工程与应用. 2016(04)
[3]中国人口老龄化地区差异分解及影响因素研究[J]. 陈明华,郝国彩. 中国人口.资源与环境. 2014(04)
[4]基于离散事件演算的RFID复合事件的语义表述方法[J]. 赵扬,高学东,王宏智. 中国管理信息化. 2013(12)
[5]基于证据理论的多传感器加权融合改进方法[J]. 李军,锁斌,李顺. 计算机测量与控制. 2011(10)
[6]马尔可夫逻辑网络研究[J]. 徐从富,郝春亮,苏保君,楼俊杰. 软件学报. 2011(08)
[7]D-S证据理论合成规则及冲突问题[J]. 李文立,郭凯红. 系统工程理论与实践. 2010(08)
[8]基于证据可信度的证据合成新方法[J]. 张盛刚,李巍华,丁康. 控制理论与应用. 2009(07)
[9]事件演算在行动推理中的应用[J]. 杨爱琴,刘一松. 计算机工程与设计. 2008(11)
[10]一种有效处理冲突证据的组合方法[J]. 邓勇,施文康,朱振福. 红外与毫米波学报. 2004(01)
博士论文
[1]基于手机和可穿戴设备的用户活动识别问题研究[D]. 孙泽浩.中国科学技术大学 2016
[2]基于条件随机场的智能家居行为识别研究[D]. 仝钰.大连海事大学 2015
[3]统计关系学习的若干问题研究[D]. 孙舒杨.吉林大学 2006
[4]嵌入式计算机控制系统容错策略研究[D]. 王平.中国科学院研究生院（上海微系统与信息技术研究所） 2004
硕士论文
[1]改进的随机交替方向乘子方法[D]. 李莹莹.上海大学 2016
本文编号：3324266
本文链接：https://www.wllwen.com/shekelunwen/ljx/3324266.html
