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智能空間中基于場(chǎng)景和本體的用戶(hù)異常活動(dòng)識別
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(常州大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 常州 213164)

作者簡(jiǎn)介:

徐守坤(1972-),男,吉林蛟河人,博士,教授,CCF會(huì )員(E200016011S),主要從事數據庫與信息統、普適計算理論與應用方向的研究。 石 林(1979-),男,碩士,副教授,CCF會(huì )員(E200023843M),主要從事分布式數據存儲與管理、云追溯、物聯(lián)網(wǎng)應用方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:


Human Abnormal Activity Recognition Using Scenario andOntology in Intelligent Space
Author:
Affiliation:

(School of Information Science and Engineering, Changzhou University, Changzhou 213164, China)

Fund Project:

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    摘要:

    大多數基于傳感器和本體的異常活動(dòng)識別研究?jì)H考慮動(dòng)作本身是否具有危險性或異常性,認為任何偏離日常活動(dòng)的模型都是異常,針對可能導致的漏判或誤判,提出考慮場(chǎng)景語(yǔ)義,同時(shí)加入用戶(hù)本身情況因素;采集日常生活活動(dòng)數據,建立相應的本體庫,另外加入4種已確定的異常活動(dòng),對異常活動(dòng)進(jìn)行更豐富的識別;經(jīng)過(guò)實(shí)驗驗證,異常活動(dòng)識別準確率有明顯提高。

    Abstract:

    Most of the researches based on sensors and ontology for abnormal activity recognition only considers whether the action itself is dangerous or abnormal, showing that the routine activities are modeled and any deviation from the activity model is recognized as abnormality, so emphasizing the scenario semantics factor and user’s own situation for handling misjudgement or omissive judgement. Collecting activity data of daily living and then establishing the corresponding ontology base, meanwhile adding four kinds of identified abnormal activities, it has a better recognition of abnormal activities. The result of experiment validates that the recognition accuracy of abnormal activity is improved obviously.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

徐守坤,李安娜,石林.智能空間中基于場(chǎng)景和本體的用戶(hù)異常活動(dòng)識別計算機測量與控制[J].,2016,24(7):237-240.

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歷史
  • 收稿日期:2015-08-27
  • 最后修改日期:2015-09-25
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2016-08-09
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