[发明专利]基于多传感网络的室内活动检测识别方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于多传感网络的室内活动检测识别方法及系统，其中，该方法主要通过所有触发式传感器在目标室内环境中的位置信息和触发信息，在进行活动类型识别前对KNN最近邻算法训练进行处理并得到识别库，在实际应用中再根据触发信息、异构信息素残留率掩膜和单帧图片变化处理得到相应的信息素图矩阵，最终基于识别库实现对人体活动类型的识别。由此本发明通过在室内环境中布置多个触发式传感器，记录触发信息和每个触发式传感器的位置信息，大大提高了活动识别结果的准确性和可靠性。

技术领域

本发明涉及环境辅助生活领域，特别是涉及一种基于多传感网络的室内活动检测识别方法及系统。

背景技术

近年来，在室内环境下，人们对基于位置的服务质量要求越来越高，以通过探知人类实时活动位置、识别人类活动类型，从而驱动智能化决策，为人类提供其所需的服务如开启或关闭灯光、空调等室内设施。所以，为提高对人类室内的服务，必须探测人类活动。而接触式传感器与非接触式传感器如今被广泛应用于室内环境中，且基于多传感网络的智能楼宇、智能家居环境已经有很多成功的探索先例。

在家居环境中，用户活动识别主要分为两种：基于触发式传感网络的活动识别方式和基于室内定位系统的活动识别方式。其中，基于触发式传感网络的活动识别方式主要是将带有唯一标识的传感器部署于床、餐具、沙发等生活活动场所和用品，用于表征用户的各种生活作息活动。而室内定位系统主要是通过红外、WIFI、视频、射频等无线传感手段，对用户进行精度较高的室内定位，通过位置信息与室内各功能区域进行匹配，实现对用户活动的判断。

但是，对于基于触发式传感网络的活动识别方式，现有的技术方案一般为直接基于触发序列的分析方案，主要通过直接将某个传感器触发或某些传感器按特定的顺序触发作为相关活动发生的依据，这种方法忽略了传感器的位置信息，判断依据较为单一，容易产生误判，而且数据可读性较差，只能获得最终的活动识别结果。对于基于室内定位系统的活动识别方式，由于室内区域如餐桌、沙发、床等可对应多种活动，这些区域称为活动歧义区域，故单凭定位信息无法准确判断目标的活动类型。所以，目前对用户活动的识别方法都无法准确地识别和判断目标活动的类型，目标的活动识别的结果可靠性较低。

发明内容

为解决上述现有技术的缺点和不足，本发明提供了一种基于多传感网络的室内活动检测识别方法及系统，通过在室内环境中布置多个触发式传感器，记录触发信息和每个触发式传感器的位置信息，大大提高了活动识别结果的准确性和可靠性。

一种基于多传感网络的室内活动检测识别方法，包括以下步骤：

记录所有触发式传感器在目标室内环境中的位置信息；

记录所有触发式传感器的触发信息；

根据所有触发式传感器的位置信息生成相应的二维平面图；

根据触发时间顺序依序读取触发信息，并根据当前读取到的触发信息所对应的触发式传感器的位置信息在所述二维平面图上作出触发时刻t对应的单帧图片变化Δs(t)；

根据单帧图片变化Δs(t)和高斯卷积核h(t)生成触发时刻t的子信息素矩阵s(t)，

根据当前读取到的触发信息所对应的触发式传感器的位置信息生成基于欧氏距离的异构信息素残留率掩膜ρ(t)；

根据子信息素矩阵s(t)和异构信息素残留率掩膜ρ(t)生成触发时刻t的信息素图矩阵S(t)，S(t)＝ρ(t)*S(t-1)+s(t)；

通过十折交叉验证法，对KNN最近邻算法进行训练，得到KNN识别样本和相应的活动类型识别库；

将信息素图矩阵S(t)输入到KNN识别样本中，计算得到相应的识别数据，并结合所述活动类型识别库实现对当前活动类型的识别，得到识别结果。