智能家居中不精确日常行为特征提取方法研究

发布时间：2021-09-08 18:02

　　智能家居中的日常行为识别的研究目标是通过对部署在智能家居中传感器感知的环境数据进行分析,以此来推断居民在执行哪种日常行为。日常行为识别是实现智能家居的基础。智能家居系统能够根据日常行为识别结果为居民提供健康保障,有效地节约护理成本,同时也能够为居民的日常生活提供个性化的帮助和服务。日常行为识别的效果依赖于传感器事件分割的质量,但是传感器事件分割不仅需要研究特定算法,增加了开发成本,而且算法训练过程需要一个完整周期的传感器事件流,因此不适合实时的和面向特定时刻的日常行为识别。为了改善日常行为识别的时效性,本文提出了一种从优先触发的传感器事件流中实时进行日常行为识别的方法。此方法从一个日常行为优先触发的传感器事件流中提取起始传感器事件的时刻边界以及起始传感器集合作为日常行为的特征空间,然后使用所提的实时日常行为识别算法来计算在训练集与测试集中优先触发传感器事件流的相似性,根据相似程度确定日常行为的类别。此外,本文还提出了面向特定时刻的日常行为识别。该方法首先根据指定的时刻,从训练集中提取日常行为实例的边界传感器事件作为日常行为特征空间,然后根据训练集中的边界传感器事件确定测试集中指定时刻日... 

【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图３、２生成训练样本的示例??Ｆｉｇ．?３．２?Ｅｘａｍｐｌｅｓ?ｏｆ?ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ?ｔｒａｉｎｉｎｇ?ｓａｍｐｌｅｓ??３．?３实时行为识别??实时日常行为识别的流程图如图３．３所示

?大连海事大学专业学位硕士学位论文???（开始）????古????日常行为类别的传感器事件流分ｅ、时刻ｔ、ｍａ＾〖ｍ＝０???？！提取下一条ｄ标注日常行为类别的传感器事件流介／??从义ｒ＇中提取包含ｔ的日常行为实例及其相应的传感器事件流Ｓａｔ??★??提取Ｓａｃｔ的幵始时刻ｆｃｔ、结束时刻ｅｔ、幵始传感器ｆｃｓ、结束传感器ｅｓ??★?￣＇??Ｉ在Ｓｔｇ中搜索ｔ时刻的位置ｐｏｓ????士????在Ｓｔｅ中，从ｐｏｓ处向上搜索传感器事件６：，＆满足：（１）?ｑ的传感器力ｈ???（２〉ｑ被触发时刻与以的差的绝对值为最小值???￣?Ｉ??在５＊ｔｅ中，从ｐｏｓ处向下搜索传感器事件ｅ２，ｅ２满足：（１）?ｅ２的传感器为ｅｓ???（２）?ｅ２被触发时刻与扣的差的绝对值为最小值???｜提取在＾和化之间的传感器事件流Ｓｔｅ＇????？????统计传感器事件流Ｓｃｉｃｔ、义，中传感器出现次数，组成向量??ｉ?￣??计算Ｓｏｕｒｔ、义ｇ＇所组成向量的向量相似度如ｎ?（对应公式４．１－４．４）??ｍａｘｓｉｍ?＝?ｓｉｍ，保存Ｓａｃｔ的行为标签??????是否为最后一条己＿??标签的传感器事件???将Ｓａｃｔ的行为类别作为Ｓｔｇ中对应ｔ时刻发生的行为??（结束）??图４．１面向特定时刻的日常行为识别流程图??Ｆｉｇ．?４．１?Ｆｌｏｗｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｄａｉｌｙ?ａｃｔｉｖｉｔｙ?ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ?ｆｏｒ?ｓｐｅｃｉｆｉｃ?ｍｏｍｅｎｔｓ??－２９?－??

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进的GRU-InFCN人体行为识别模型[J]. 武一,田小森,张朝旭.  计算机应用与软件. 2020(01)
[2]基于三轴加速度传感器人体姿态识别的特征选择[J]. 范书瑞,贾雅亭,刘晶花.  应用科学学报. 2019(03)
[3]基于卷积神经网络的多人行为识别方法[J]. 龚安,费凡,郑君.  计算机科学. 2018(02)
[4]基于自适应特征融合的自然环境视频行为识别[J]. 郭梓鑫,衣杨,李汉巨.  计算机学报. 2013(11)
[5]基于三维加速度传感器设计的跌倒检测[J]. 张爱华,王璐.  中国组织工程研究与临床康复. 2010(48)
[6]基于时空单词的两人交互行为识别方法[J]. 韩磊,李君峰,贾云得.  计算机学报. 2010(04)

博士论文
[1]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

硕士论文
[1]基于可穿戴传感器的人体行为识别研究[D]. 赵晨雪.南京邮电大学 2018
[2]基于可穿戴设备的人体行为识别与状态监测方法研究[D]. 杨伟笃.哈尔滨工业大学 2016



本文编号：3391240