室内空间用户行为的智能手机识别

• 作者: 刘春成 李晶 罗德安 黄鹤
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 行为识别 智能手机 传感器 学习模型 模式识别
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 213-218
• 页数: 6页
• 分类号: P228
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2017.06.037

摘要

针对地磁匹配中经常会出现相似点,造成定位偏差较大的问题,该文提出利用智能手机识别用户室内行为方式的方法,为地磁匹配算法提供筛选条件.开发了智能手机传感器数据采集工具,获取用户在室内环境下的行为数据.原始数据首先利用一阶低通滤波和平滑滤波算法进行去噪处理,再经过数据分割和特征提取后,应用于行为识别过程.行为识别模型的建立主要使用两种方法,K最近邻算法和隐式马尔可夫模型,并研究了两种方法的不足以及改进途径.通过针对识别准确度的对比实验,在输入最合适的数据的条件下,隐式马尔可夫模型的准确度略优于K最近邻算法.两种方法的识别准确率均在95％以上,能够有效地提高地磁定位精度.利用室内用户行为数据辅助地磁室内定位,很好地改善了地磁数据单一、定位精度较低的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗德安	北京建筑大学测绘与城市空间信息学院	36	477	9.0	21.0
3	黄鹤	北京建筑大学测绘与城市空间信息学院	33	116	6.0	9.0
7	刘春成	北京建筑大学测绘与城市空间信息学院	1	0	0.0	0.0
8	李晶		1	0	0.0	0.0