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基于被动红外传感器的室内人行为机器学习模型
被引量：
9
1
作者
周翔
赵婷
+2 位作者
张静思
王纪隆
张心悦
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期446-454,共9页
室内人行为的准确识别,包括人员位置和活动类型的判定,是智能家居领域中各类电器设备实现多场景控制模式的重要输入参数。采用被动红外(PIR)传感器阵列监测人行为,分析人员不同位置及不同强度动作的数据特征。基于机器学习算法建立室内...
室内人行为的准确识别,包括人员位置和活动类型的判定,是智能家居领域中各类电器设备实现多场景控制模式的重要输入参数。采用被动红外(PIR)传感器阵列监测人行为,分析人员不同位置及不同强度动作的数据特征。基于机器学习算法建立室内人员位置及动作识别模型,并对比不同累加时长和机器学习算法的模型预测准确度。最终以PIR传感器当前1 min的计数累加值(分钟计数值)及其前30 min计数累加值作为模型输入,选取随机森林算法构建了位置及动作识别模型。该模型在训练数据集十折交叉验证下准确率为99.9%,对新测试数据集的预测准确率为88.3%,能够识别实际人员的活动位置和动作强弱,具有一定的有效性和通用性。
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关键词
建筑人行为
PIR传感器
动作识别
机器学习
人体定位
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职称材料
题名
基于被动红外传感器的室内人行为机器学习模型
被引量：
9
1
作者
周翔
赵婷
张静思
王纪隆
张心悦
机构
同济大学机械与能源工程学院
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期446-454,共9页
基金
“十三五”国家重点研发计划(2017YFC0702200)
国家自然科学基金(51778439)。
文摘
室内人行为的准确识别,包括人员位置和活动类型的判定,是智能家居领域中各类电器设备实现多场景控制模式的重要输入参数。采用被动红外(PIR)传感器阵列监测人行为,分析人员不同位置及不同强度动作的数据特征。基于机器学习算法建立室内人员位置及动作识别模型,并对比不同累加时长和机器学习算法的模型预测准确度。最终以PIR传感器当前1 min的计数累加值(分钟计数值)及其前30 min计数累加值作为模型输入,选取随机森林算法构建了位置及动作识别模型。该模型在训练数据集十折交叉验证下准确率为99.9%,对新测试数据集的预测准确率为88.3%,能够识别实际人员的活动位置和动作强弱,具有一定的有效性和通用性。
关键词
建筑人行为
PIR传感器
动作识别
机器学习
人体定位
Keywords
occupant behavior
passive infrared(PIR)sensor
activity recognition
machine learning
occupant localization
分类号
TU1 [建筑科学—建筑理论]
TN215 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于被动红外传感器的室内人行为机器学习模型
周翔
赵婷
张静思
王纪隆
张心悦
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
9
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