基于移动终端多传感器的行为识别模型训练方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN201810578143.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108810272B | 公开（公告）日 | 2018-11-13 |
| 申请公布号 | CN108810272B | 申请公布日 | 2018-11-13 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I;H04M1/725(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 郭渊博;孔菁;刘春辉;朱智强;常朝稳;李亚东;段刚 | 申请（专利权）人 | 河南云政数据管理有限公司 |
| 代理机构 | 郑州大通专利商标代理有限公司 | 代理人 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学;郑州信大先进技术研究院;河南云政数据管理有限公司 |
| 地址 | 450000河南省郑州市高新区科学大道62号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种基于移动终端多传感器的行为识别模型训练方法及装置。该方法包括：步骤1、按照预设采样频率采集移动终端上多个传感器的原始数据，并将所有原始数据按照采集对象的行为模式进行分类，得到不同行为模式的采样数据集；步骤2、针对每个行为模式的采样数据集，比较每个传感器在相邻采样时刻的原始数据，确定每个行为模式的多组特征向量；步骤3、采用改进马尔可夫链假设或朴素贝叶斯分类器对所述每个行为模式的多组特征向量进行概率统计，以每个行为模式中概率最高的特征向量作为所述行为模式的行为识别向量。本发明提高了数据的利用率，降低了识别过程的复杂程度，所识别的行为内容更具体更贴近实际，发生频率较高，应用意义较强。 |
