基于智慧家居感知數(shù)據(jù)的老人日常行為識別與異常檢測.pdf

1、隨著人口老齡化情況加劇、人力資源短缺，養(yǎng)老成為當前社會面臨的主要問題。家庭環(huán)境中自動識別老人日常行為，發(fā)現(xiàn)老人行為異常，提高老人獨立生活能力和家庭健康護理水平，是緩解養(yǎng)老困境的可行方法。
　　本文以華盛頓州立大學智能空間實驗室的實驗數(shù)據(jù)為基礎，研究機器學習理論、數(shù)據(jù)處理技術(shù)，結(jié)合智慧家居相關(guān)技術(shù)，識別老人日常行為，了解老人的意圖，發(fā)現(xiàn)老人生活中的行為異常與環(huán)境異常。主要研究內(nèi)容如下所示：
　　（1）設計傳感器事件動態(tài)分割與標

2、注方法。根據(jù)活動執(zhí)行過程中所觸發(fā)傳感器之間的依賴關(guān)系，計算相鄰窗口的相似度，過濾行為邊界點，保留相似度最低的點，最后合并相鄰的且具有相同標簽的序列片段。
　　（2）構(gòu)建以較高精度識別老人多種日常行為的模型。根據(jù)老人日常行為特點，構(gòu)建多維度特征框架，包括傳感器權(quán)重、傳感器類別特征、時間特征和頻率特征；使用遺傳算法和交叉驗證對行為模型進行訓練與調(diào)優(yōu)，建立基于支持向量機的日常行為模型。
　?。?）設計老人異常行為檢測框架。結(jié)合日常