[发明专利]基于BP神经网络的人类活动在智能家居环境中的辨识方法

摘要

本发明公布了一种基于BP神经网络的人类活动在智能家居环境中的辨识方法，首先对布置在智能家居环境测试台中由运动传感器和项目传感器所采集的各种人类活动的数据进行标注并对已标注的传感器数据进行特征提取；然后再将提取的特征数据采用3折交叉验证的方式输入到BP神经网络模型中进行训练与辨识；最后将基于BP神经网络的人类活动辨识结果与隐马尔科夫模型方法以及朴素贝叶斯分类器方法相比较，计算结果表明基于BP神经网络的方法获得了更好的辨识准确度。该发明采用的是由传感器所获得的数据，不需要在住处中安装视频摄像装置。这样更容易被住户接受，并且对传感器数据的处理相对于视频数据处理要更容易，减少了工作量，保护了住户的隐私。

主权项

一种基于BP神经网络的人类活动在智能家居环境中的辨识方法，其特征在于包括如下步骤：步骤S1)数据采集：由实验人员在智能家居环境测试台中按照要求重复进行指定的不同活动，与此同时由安装在智能家居环境测试台中的运动传感器和项目传感器对实验活动进行数据采集，然后对采集到的数据进行标记；步骤S2)特征提取：根据采集到的数据，提取每一种活动的合适的特征数据，包括：当前活动所触发的各个传感器的标签；当前活动开始的时间；当前活动的结束时间；当前活动的前一个活动；当前活动所触发的传感器序列长度；步骤S3)BP神经网络的训练与辨识：将计算好的各个活动的特征数据输入到BP神经网络中，分别采用3折交叉验证的方式进行训练与辨识，得到各种活动的辨识结果；步骤S4)结果比较：将基于BP神经网络的人类活动的辨识结果与隐马尔科夫模型方法以及朴素贝叶斯分类器方法相比较，计算结果表明基于BP神经网络的方法获得了更好的辨识准确度。