针对普适室内外场景持续感知面临的低功耗、复杂动态环境、异构使用模式带来的挑战,提出了一种轻量级的基于支持向量机多分类器的高精度、低功耗室内外场景检测算法。该算法使用智能手机集成的各种传感器(可见光传感器、磁传感器、加速...针对普适室内外场景持续感知面临的低功耗、复杂动态环境、异构使用模式带来的挑战,提出了一种轻量级的基于支持向量机多分类器的高精度、低功耗室内外场景检测算法。该算法使用智能手机集成的各种传感器(可见光传感器、磁传感器、加速度传感器、陀螺仪传感器和气压传感器),在挖掘分析各种传感器在室内外场景的不同特征,以及人们在室内外场景的行为差异基础上,根据时间和气象条件设计多个支持向量机分类器,对复杂室内外场景进行识别。实验结果表明,基于支持向量机多分类器的室内外场景检测算法具有较好的普适性,可获得95%以上的室内外判定准确率,平均功耗小于5 m W。展开更多
文摘针对普适室内外场景持续感知面临的低功耗、复杂动态环境、异构使用模式带来的挑战,提出了一种轻量级的基于支持向量机多分类器的高精度、低功耗室内外场景检测算法。该算法使用智能手机集成的各种传感器(可见光传感器、磁传感器、加速度传感器、陀螺仪传感器和气压传感器),在挖掘分析各种传感器在室内外场景的不同特征,以及人们在室内外场景的行为差异基础上,根据时间和气象条件设计多个支持向量机分类器,对复杂室内外场景进行识别。实验结果表明,基于支持向量机多分类器的室内外场景检测算法具有较好的普适性,可获得95%以上的室内外判定准确率,平均功耗小于5 m W。
