黨文遠 于茜 王艷 殷蘇姣 宋雪鑾 張娜 大連科技學院 數字技術學院

引言

我國已步入老齡化社會，到2050年獨居和空巢老年人將占總人口的54%以上，這些老人面臨著年老體弱、無人贍養(yǎng)、就醫(yī)困難等問題，子女贍養(yǎng)、養(yǎng)老院等傳統(tǒng)養(yǎng)老模式需要升級，智能化養(yǎng)老成必然趨勢，智能養(yǎng)老已經得到了國家和政府的積極支持，“十三五”規(guī)劃清晰地設計了社會養(yǎng)老服務體系，特別提出了運用現代科技成果，提高養(yǎng)老服務管理水平。智能養(yǎng)老系統(tǒng)中的一個重要核心內容是識別用戶的日常行為，它是其他所有功能的基礎。所以本文基于非侵入式傳感器進行智能養(yǎng)老系統(tǒng)中的半監(jiān)督行為識別方法研究，得到行為知識模型，采用半監(jiān)督行為識別方法進行識別，從而發(fā)現住戶異常行為并進行預警。

1 行為數據的采集和預處理

數據是行為識別的關鍵，從住戶角度分類有單用戶、多用戶等不同類型，從標注角度分類有標注和非標注數據兩種數據類型，本文研究的半監(jiān)督行為識別需要少量標注數據。人工標注數據錯誤較多，所以要對數據進行預處理。預處理的方式是通過編程統(tǒng)一排查數據中的標注錯誤并進行修改，形成標準數據，在此基礎上進行行為識別。主要的預處理手段有刪除無效數據、補充數據缺失項、數據標記配對處理等。

2 提取知識建立行為模型

行為模型研究是在特征傳感器基礎上提取知識建立行為模型，針對能區(qū)分所有行為的特征傳感器，提取其特征值，形成每種行為的知識模型，該知識模型是行為識別的基礎。本文從少量標記數據中采用相似度比較、聚類等方法提取行為知識模型，并找到特征屬性，進行屬性的約簡和降維，并最終得到可遷移的行為知識模型。采用此種方法提取的行為知識模型在知識模型數量、特征數量等方面都可進行控制，相對靈活度比較大，可根據具體情況由用戶來自行選擇。

3 半監(jiān)督行為識別方法

現有的半監(jiān)督行為識別方法比較單一，一般是采用相似度測量方法將行為與行為知識模型進行比較，從而計算匹配程度確定行為所述類別。為了更為準確的實現行為與行為知識模型進行匹配，本文從三個不同的角度出發(fā)衡量行為與知識模型間的相似情況，并采用多數投票法最終確定行為的分類，這樣能更為準確的確定分類，提高識別率。

4 結束語

本文提出了只需要少量標記數據就能解決行為知識模型提取和提高識別率的半監(jiān)督行為識別方法，進而解決了智能居家養(yǎng)老系統(tǒng)中的關鍵核心問題——行為識別問題。系統(tǒng)通過傳感器自動獲取數據，依據行為模型自動識別行為，并對異常行為自動發(fā)布預警和提醒，完全不需要人工服務，住戶可在安靜不受打擾的環(huán)境下享受系統(tǒng)的智能服務，使得智能居家養(yǎng)老系統(tǒng)更人性化、智能化、高效化、準確化，提升了智能居家養(yǎng)老系統(tǒng)的品質。