[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

摘要

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。

主权项

一种基于多传感网络的室内活动检测识别方法，其特征在于：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。