基于室内轨迹分析的老人行为识别方法

摘要

近年来人口老龄化程度不断加深，空巢老人现象已成为一个迫切的社会问题。远程监护系统作为新兴技术的产物，在独居老人看护上具有传统养老服务无可比拟的优势。它通过采集分析个人行为数据，识别老人行为意图并实现异常行为预警，对于提高老人生活质量、保障老人生命安全具有重大意义。本文分析基于室内环境下的老人行为轨迹数据，研究独居老人的日常行为监护方法。主要研究工作如下：
　　（1）基于室内环境下老人的行为轨迹数据，构建用户行为模型、室内关键点模型、行为时间模型，以此作为轨迹分析的基础。
　　（2）提出基于轨迹分割的行为轨迹分析方法，利用最小置信区间获取用户的区域驻留时长区间；通过关联系数及缓冲系数的设置，讨论了不同外界因素及室内敏感度不同区域对用户行为规律的影响，以此提高轨迹序列中真实停留点的识别准确度，并作为行为识别及异常行为检测的基础。
　　（3）将行为轨迹中数据与行为分别建立关联模板进行行为识别和异常行为检测。在位置、时间行为关联模板的基础上加入前继关键点行为关联模板，并依据所建立的行为关联模板，提出了基于模板匹配的行为识别方法。基于权重大小把当前位置、时间、前继关键点依次与人的行为建立关联关系；通过分析行为轨迹出现概率了解用户行为习惯，将在行为轨迹序列中未出现的行为检测为异常行为。

目录

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 本文主要研究内容

1.3 论文章节安排

第二章 行为识别技术及研究现状

2.1 轨迹分析

2.2 行为识别

2.3 异常行为检测

2.4 本章小结

第三章 模型构建及轨迹分析方法

3.1 模型构建

3.2 轨迹分析方法及参数讨论

3.3 实验分析

3.4 本章小结

第四章 基于模板匹配的行为识别方法

4.1 日常行为关联模板

4.2 基于关联模板的行为识别方法

4.3 实验分析

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

攻读学位期间的研究成果

致谢