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《空巢老人智能監(jiān)護系統(tǒng)中異常檢測問題的研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、中南大學(xué)碩士學(xué)位論文空巢老人智能監(jiān)護系統(tǒng)中異常檢測問題的研究姓名：楊蕾申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計算機科學(xué)與技術(shù)指導(dǎo)教師：楊路明20090526摘要隨著社會和經(jīng)濟的發(fā)展，家庭空巢成為中國老人居住的主要方式?？粘布彝?nèi)人和設(shè)備的異常檢測與即時預(yù)警對智能監(jiān)護系統(tǒng)具有重要意義，其關(guān)鍵在于對環(huán)境上下文的感知和理解。論文總結(jié)并分析了以往智能監(jiān)護系統(tǒng)的特點和不足，研究了普適環(huán)境下如何獲取和組織異常檢測所需要的上下文信息(知識)，提出了一個新的智能監(jiān)護系統(tǒng)原型。該系統(tǒng)能夠檢測到空巢環(huán)境中老人的異常行為，并根據(jù)異常的種類和可信度采取相應(yīng)的處理措施。首先，為表示目標(biāo)行
2、為的上下文信息，采用語義分級、逐層抽象的方法設(shè)計了一套旨在彌合感知媒體世界和高層概念世界間“鴻溝”的多媒體本體，為事件和行為的表示、推理和檢索提供語義基礎(chǔ)。其次，為實現(xiàn)對人行為模式的無監(jiān)督的學(xué)習(xí)，本文用改進的多層隱馬爾科夫模型構(gòu)建居住者正常態(tài)模型，用作正常和反常行為的分類器，從而實現(xiàn)居住者無監(jiān)督的異常行為的檢測。仿真結(jié)果證明在相同的樣本下，它比以往研究中常用的HMM模型具有更好的識別能力。最后，針對視頻監(jiān)控下難以檢測的設(shè)備異常事件問題，本文改進了三設(shè)備交叉活動的悲觀情感概率值模型，提高了多設(shè)備異常檢測的可靠性和合理性。本文最后對所做的工作進行了總結(jié)
3、，并分析了系統(tǒng)可改進和擴展的進一步工作。關(guān)鍵詞環(huán)境上下文，語義分級，異常檢測，多層隱馬爾科夫模型，悲觀情感模型ABSTRACTWiththedevelopmentofeconomyandsociety,emptynestfamilyhasbecomemainhabitationfashionoftheelderinChina．Detectingabnormalactivitiesofemptynestelderordevicesandalarmingintimeisanimportantanddifficultprobleminsmarthomem
4、onitoringsystem．Thekeyliesinitsperceptionontheenvironmentandunderstandingthecontext．Thethesisanalysisandsummarizesthecharacteristicsandshortcomingsofpreviousintelligentmonitoringsystem，researcheshowtogetandorganizetheenvironmentcontext(knowledge)neededfortheabnormalitydetectio
5、nonubiquitousconditions，andproposesanewprototypeofsmartmonitoringsystem．Itcandetectabnormalityoftheelderlyinemptynest，andtakecorrespondingmeasuresaccordingtothetypeofabnormalityandthelevelofreliability．First，inordertorepresentcontextinformation，asetofnewMulti—MediaOntology(MMO
6、)isdesignedbyutilizingthemethodofsemantic·-layeringandsemantic--abstractingstepbystepforbridging“semanticgap’’betweenperceivablemediaworldandhigh—levelconceptualworld，itprovidesemanticknowledgeforeventsreasoning．Second，inordertoimplementunsupervisedlearningofhumanbehavior，inth
7、ispaper，amodifiedhierarchicalhiddenmarkovmodelisusedtoconstructamodelofresident’Snormalbehavior，whichisusedastheclassifierofnormalandabnormalbehavior，consequentlyachievetheunsuperviseddetectionofabnormalbehaviorofresidents．Simulationresultsshowthat，ithasbetterabilitytoidentify
8、thantheHMMmodelcommonlyusedinpreviousstudieswhenitusedinthesa
