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题名面向养老照护的多传感器序列异常行为检测模型
被引量：3
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作者
潘兰兰
陈庆奎
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022年第9期1984-1991,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61572325)资助
上海重点科技项目(19DZ1208903,2018RGZN02061)资助
上海智能家居大规模物联共性技术工程中心项目(GCZX14014)资助.
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文摘
互联网时代下,传统养老照护模式已经无法适应新型养老行业的发展.因此本文提出一种基于多传感器序列的异常行为检测模型,该模型能够在分布式、无干扰的传感器网络环境中监测老人生活,检测行为异常,并给出健康预警.文中通过类比生物信息学中蛋白质序列的表示方法,将多维传感器序列转换成一维序列.采用词袋模型,将划分后的不等长子序列映射为等长子序列.选择基于Calinski-Harabasz指数的层次聚类算法,识别出用户日常行为模式.最后,结合用户健康状况下日常行为活动的高斯分布,及FRS(Fuzzy Reasoning System)模糊推理系统,检测出用户的异常行为(天).实际数据结果表明,该模型能够有效识别用户的起床、就餐、用药、如厕等多种日常活动及其规律,异常行为天检测的F1均值达到近90%,并给出对比实验.
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关键词
智能居家养老
多传感器序列
日常行为识别
异常行为检测
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Keywords
smart home care
multi-sensor sequence
daily behavior identification
abnormal behavior detection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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