期刊专题

10.11908/j.issn.0253-374x.2019.03.016

基于手机多源传感器的室内火灾行人行为识别

引用
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.

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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P228.9(大地测量学)

国家重点研发计划2016YFB0502105;国家自然科学基金41371423;江苏省自然科学基金bk20161181;江苏高校品牌专业建设工程PPZY2015B144

2019-05-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

414-420

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同济大学学报(自然科学版)

0253-374X

31-1267/N

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2019,47(3)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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