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[发明专利]基于行为特征概率分布约束的传感器事件流分割方法-CN201811535743.3有效
发明人：刘亚清;王湘鑫;王思文;古竞轩;张凯裕 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明提供一种基于行为特征概率分布约束的传感器事件流分割方法，包括：计算行为概率特征；以天为单位，计算训练集中任意两个行为的转移概率分布；计算每个行为每天出现次数的概率分布；计算每个所述行为触发传感器的个数的概率分布；计算每个行为触发传感器的种类数量的概率分布；计算每个簇的行为实例数的概率分布；计算每个簇的行为实例数的概率分布；构成行为的概率特征集以及分割传感器事件流。本发明提出的基于行为特征概率分布约束的居民日常行为识别方法通过计算多种行为特征的概率分布，并应用概率约束求解的方法可以求得满足特征集概率分布的最优传感器事件的行为实例分割结果。
基于行为特征概率分布约束传感器事件分割方法

[发明专利]一种基于多层聚类模型的居民日常行为识别方法-CN201811535782.3有效
发明人：刘亚清;王思文;王湘鑫;古竞轩;宋溢洋 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多层聚类模型的居民日常行为识别方法，包括：对训练集中的传感器事件流根据日常行为实例进行分割；通过K近邻算法进行聚簇，统计样本在每个簇下的分布；判断任意两个日常行为是否存在耦合；计算耦合集中日常行为的耦合度，降序排列；去除训练集中耦合度最大的行为实例；判断训练集是否存在耦合；使用分类模型对测试集中的行为实例进行分类；判断训练子集与原始的训练集间关系。本发明提出的多层聚类模型的行为分类方法对行为实例进行聚类，根据日常行为的耦合度对行为实例进行分步识别，克服了单层的分类方法由于行为实例耦合度较高导致分类性能较差的问题。从理论上讲，使用本发明将显著地提升居民日常行为的准确率和召回率。
一种基于多层模型居民日常行为识别方法