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        智能居家養(yǎng)老系統(tǒng)中基于傳感器的半監(jiān)督智能行為識別方法研究

        2019-12-01 00:48:21黨文遠于茜王艷殷蘇姣宋雪鑾張娜大連科技學(xué)院數(shù)字技術(shù)學(xué)院
        數(shù)碼世界 2019年12期
        關(guān)鍵詞:住戶居家預(yù)處理

        黨文遠 于茜 王艷 殷蘇姣 宋雪鑾 張娜 大連科技學(xué)院 數(shù)字技術(shù)學(xué)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?cè)丝诘?4%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(jīng)得到了國家和政府的積極支持,“十三五”規(guī)劃清晰地設(shè)計了社會養(yǎng)老服務(wù)體系,特別提出了運用現(xiàn)代科技成果,提高養(yǎng)老服務(wù)管理水平。智能養(yǎng)老系統(tǒng)中的一個重要核心內(nèi)容是識別用戶的日常行為,它是其他所有功能的基礎(chǔ)。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(xiàn)住戶異常行為并進行預(yù)警。

        1 行為數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理

        數(shù)據(jù)是行為識別的關(guān)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(shù)據(jù)兩種數(shù)據(jù)類型,本文研究的半監(jiān)督行為識別需要少量標注數(shù)據(jù)。人工標注數(shù)據(jù)錯誤較多,所以要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。預(yù)處理的方式是通過編程統(tǒng)一排查數(shù)據(jù)中的標注錯誤并進行修改,形成標準數(shù)據(jù),在此基礎(chǔ)上進行行為識別。主要的預(yù)處理手段有刪除無效數(shù)據(jù)、補充數(shù)據(jù)缺失項、數(shù)據(jù)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(chǔ)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(chǔ)。本文從少量標記數(shù)據(jù)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(shù)量、特征數(shù)量等方面都可進行控制,相對靈活度比較大,可根據(jù)具體情況由用戶來自行選擇。

        3 半監(jiān)督行為識別方法

        現(xiàn)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(xiàn)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(shù)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(jié)束語

        本文提出了只需要少量標記數(shù)據(jù)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(guān)鍵核心問題——行為識別問題。系統(tǒng)通過傳感器自動獲取數(shù)據(jù),依據(jù)行為模型自動識別行為,并對異常行為自動發(fā)布預(yù)警和提醒,完全不需要人工服務(wù),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(wù),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(zhì)。

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