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基于手机多源传感器的室内火灾行人行为识别
被引量：
1
1
作者
陈国良
曹晓祥
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期414-420,共7页
针对室内火灾情境下人员安全的有效监控问题,提出了一种基于手机多源传感器的室内火灾行人细粒度行为识别与匹配方法.借助手机内置多源传感器完成对行人当前表征行为特征的数据采集,在异常子序列探测后提取行为特征向量,利用基于关键点...
针对室内火灾情境下人员安全的有效监控问题,提出了一种基于手机多源传感器的室内火灾行人细粒度行为识别与匹配方法.借助手机内置多源传感器完成对行人当前表征行为特征的数据采集,在异常子序列探测后提取行为特征向量,利用基于关键点序列的动态时间规整(Key-DTW)算法或者相应训练成型的分类模型分别对特征各异的行为进行匹配、理解;并对不同传感器组合方式和不同设备位置的识别能力进行比较;最后,综合识别结果进而分析行人当前生理、心理、位置状态,为室内应急救援工作提供决策信息.经模拟试验验证,该方法不仅能够对行人应激性细粒度行为有较高的识别准确率,对于持久性的动作也有着很高的匹配精确性和效率.
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关键词
室内火灾
多源传感器
行为识别
机器学习
key-dtw算法
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职称材料
题名
基于手机多源传感器的室内火灾行人行为识别
被引量：
1
1
作者
陈国良
曹晓祥
机构
国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室
中国矿业大学环境与测绘学院
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期414-420,共7页
基金
国家重点研发计划(2016YFB0502105)
国家自然科学基金(41371423)
+1 种基金
江苏省自然科学基金(bk20161181)
江苏高校品牌专业建设工程(PPZY2015B144)
文摘
针对室内火灾情境下人员安全的有效监控问题,提出了一种基于手机多源传感器的室内火灾行人细粒度行为识别与匹配方法.借助手机内置多源传感器完成对行人当前表征行为特征的数据采集,在异常子序列探测后提取行为特征向量,利用基于关键点序列的动态时间规整(Key-DTW)算法或者相应训练成型的分类模型分别对特征各异的行为进行匹配、理解;并对不同传感器组合方式和不同设备位置的识别能力进行比较;最后,综合识别结果进而分析行人当前生理、心理、位置状态,为室内应急救援工作提供决策信息.经模拟试验验证,该方法不仅能够对行人应激性细粒度行为有较高的识别准确率,对于持久性的动作也有着很高的匹配精确性和效率.
关键词
室内火灾
多源传感器
行为识别
机器学习
key-dtw算法
Keywords
indoor fire
multi-sensor
activity recognition
machine learning
the algorithm of
key-dtw
分类号
P228.9 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于手机多源传感器的室内火灾行人行为识别
陈国良
曹晓祥
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
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职称材料
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参考文献
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