本文選題：行為識別　切入點：智能手機　出處：《測繪科學》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對地磁匹配中經(jīng)常會出現(xiàn)相似點,造成定位偏差較大的問題,該文提出利用智能手機識別用戶室內(nèi)行為方式的方法,為地磁匹配算法提供篩選條件。開發(fā)了智能手機傳感器數(shù)據(jù)采集工具,獲取用戶在室內(nèi)環(huán)境下的行為數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)首先利用一階低通濾波和平滑濾波算法進行去噪處理,再經(jīng)過數(shù)據(jù)分割和特征提取后,應用于行為識別過程。行為識別模型的建立主要使用兩種方法,K最近鄰算法和隱式馬爾可夫模型,并研究了兩種方法的不足以及改進途徑。通過針對識別準確度的對比實驗,在輸入最合適的數(shù)據(jù)的條件下,隱式馬爾可夫模型的準確度略優(yōu)于K最近鄰算法。兩種方法的識別準確率均在95%以上,能夠有效地提高地磁定位精度。利用室內(nèi)用戶行為數(shù)據(jù)輔助地磁室內(nèi)定位,很好地改善了地磁數(shù)據(jù)單一、定位精度較低的問題。
[Abstract]:In view of the problem that similar points often occur in geomagnetic matching, this paper proposes a method to identify the indoor behavior of users by using smart phones. A smart phone sensor data acquisition tool is developed to obtain user behavior data in indoor environment. The original data is processed by first order low-pass filtering and smoothing filtering algorithm. After data segmentation and feature extraction, it is applied to the process of behavior recognition. Two methods are used to establish the behavior recognition model: K-nearest neighbor algorithm and implicit Markov model. The deficiency of the two methods and the improvement methods are studied. Through the contrast experiment of the recognition accuracy, under the condition of the input of the most suitable data, The accuracy of implicit Markov model is slightly better than that of K-nearest neighbor algorithm. The recognition accuracy of both methods is more than 95%, which can effectively improve the precision of geomagnetic location. The problem of single geomagnetic data and low positioning accuracy is well improved.
【作者單位】： 北京建筑大學測繪與城市空間信息學院;現(xiàn)代城市測繪國家測繪地理信息局重點實驗室;中鐵第五勘察設(shè)計院集團有限公司;
【分類號】：P318;TN929.53;TP212

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本文編號：1619869