基于傳感網(wǎng)絡(luò)與計算機視覺的兒童危險感知系統(tǒng).pdf

1、環(huán)境感知(Context Awareness)作為普適網(wǎng)絡(luò)(Ubiquitous Computing)的主要研究課題之一，通過對普適網(wǎng)絡(luò)取得的數(shù)據(jù)處理，得到用戶的環(huán)境(Context)，然后根據(jù)環(huán)境提供用戶合適的服務(wù)。當把環(huán)境感知應(yīng)用于危險情況的感知，我們稱之為危險感知(Danger Aware)。
　　本文主要探討室內(nèi)環(huán)境中兒童危險情況的感知。目前大部分室內(nèi)環(huán)境中的危險感知研究應(yīng)用傳感網(wǎng)絡(luò)，使危險感知更加智能和準確。由于室內(nèi)環(huán)境

2、中能造成兒童危險情況發(fā)生的物體，因素太多，如果逐一定義每個環(huán)境，數(shù)量眾多的環(huán)境定義將給用戶造成負擔。同時傳感器網(wǎng)絡(luò)對于細致動作檢測的不足，造成感知結(jié)果的不準確。
　　本研究采用日本會津大學(xué)網(wǎng)絡(luò)實驗室提出了的基于本體(Ontology)的推理方法，減少預(yù)先定義環(huán)境的數(shù)量，減輕用戶的負擔，同時提高了推理方法的精度；利用計算機視覺技術(shù)進行危險動作捕捉，彌補傳感網(wǎng)絡(luò)難以捕捉細致動作的不足；對兒童是否在大人視角范圍內(nèi)進行數(shù)學(xué)建模，基于Ope

3、nCV(Computer Vision)開源庫，利用Haar臉部跟蹤算法和基于NNC(Nearest Neighbor Classifier)-trees的臉部識別算法實現(xiàn)系統(tǒng)的動作捕捉模塊。
　　本研究結(jié)合傳感器網(wǎng)絡(luò)和計算機視覺技術(shù)開發(fā)的兒童危險感知系統(tǒng)：
　　首先，從傳感器網(wǎng)絡(luò)獲取環(huán)境數(shù)據(jù)，利用基于物體本體和危險屬性本體的相似度推理機制計算檢測到的實際環(huán)境的危險等級。
　　然后，利用動作捕捉模塊捕捉到的危險動作信息