发明名称 基于异构传感器的群组移动模式识别方法
摘要 本发明公开了一种基于异构传感器的群组移动模式识别方法,用于解决现有群组移动模式识别方法难以确定左右位置关系的技术问题。技术方案是首先利用移动速度和区域信息,基于移动轨迹的延迟相似性确定群组成员前后关系,并确定出候选的移动群组模式。候选模式中相邻的成员间前后关系唯一确定,左右关系不唯一。进一步,利用手机方向信息,识别产生身体偏转的用户交互;并利用偏转方向,确定并排用户的左右关系。基于成员间的前后、左右关系,确定唯一的群组移动模式。由于充分利用物理空间群组的情境信息,不仅识别出了移动群组成员间前后关系,且区分出了并排用户的左右关系,从而获得更好的群组移动模式识别结果。
申请公布号 CN105760837A 申请公布日期 2016.07.13
申请号 CN201610091166.8 申请日期 2016.02.18
申请人 西北工业大学 发明人 於志文;杜贺;王柱;郭斌;周兴社
分类号 G06K9/00(2006.01)I 主分类号 G06K9/00(2006.01)I
代理机构 西北工业大学专利中心 61204 代理人 王鲜凯
主权项 一种基于异构传感器的群组移动模式识别方法,其特征在于包括以下步骤:步骤一、利用智能手机或其他移动设备,实时采集移动群组内所有成员的多种异构传感器数据;加速度传感器和无线网络Wi‑Fi信息提取移动位置信息作为前后关系识别的数据依据,加速度传感器和磁场传感器数据提取方向信息作为左右关系识别的数据依据;其中加速度传感器、磁场传感器的传感器数值格式是一个三维向量&lt;x,y,z&gt;,Wi‑Fi信息的数值为接收到的信号强度rssi;步骤二、移动过程中,群组中的前后成员在移动轨迹上具有延迟相似性,利用加速度传感器和Wi‑Fi提供的移动信息,基于延迟相似性及不同时间延迟下的加权结果,确定群组中成员物理空间中的前后关系;以&lt;时间,传感器数据,Wi‑Fi信息&gt;的元素格式,将一段时间内群组内的用户特征整理成一个长度为m的时间序列<img file="FDA0000925539630000011.GIF" wi="468" he="77" />群组内的所有成员由一组时间序列{S<sub>1</sub>,S<sub>2</sub>,...,S<sub>n</sub>}表示;根据时间窗大小及实验场景,设置时间延迟范围w,计算不同时间延迟d下,基于动态时间归整的群组内任意两个用户时间序列的相似性r<sub>i,j</sub>(d),即时间序列S<sub>i</sub>和S<sub>j</sub>之间,<maths num="0001"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>r</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>d</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>n</mi></mfrac><msub><mo>&Sigma;</mo><mrow><mn>0</mn><mo>&le;</mo><mi>k</mi><mo>&lt;</mo><mi>m</mi></mrow></msub><mi>d</mi><mi>t</mi><mi>w</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>dim</mi><mi>k</mi></msub><mo>(</mo><mrow><msub><mi>S</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>S</mi><mi>j</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>d</mi><mo>)</mo></mrow></mrow><mo>)</mo><mo>)</mo></mrow><mo>;</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000925539630000012.GIF" wi="940" he="114" /></maths>其中dim<sub>k</sub>(S<sub>i</sub>,S<sub>j</sub>)表示序列S<sub>i</sub>,S<sub>j</sub>的第k个元素,S<sub>j</sub>(d)表示S<sub>j</sub>与S<sub>i</sub>有一个时间延迟d后的序列;对不同时间延迟下的相似性进行加权处理,由加权结果r<sub>est</sub>确定任意两个用户之间的前后关系及并排关系,<img file="FDA0000925539630000013.GIF" wi="678" he="117" />r<sub>est</sub>>0,最终两用户的关系记录为用户j在用户i的前面;r<sub>est</sub><0,最终两用户的关系记录为用户j在用户i的后面;否则,记录其关系为并行;步骤三、基于任意两用户之间的前后关系以及前后关系间的传递性原则,识别用户的直接领导者,即找出前后关系中的相邻用户;采用传递得分算法,计算用户得分,保证用户的位置越靠前,得分越高;按照得分高低对用户进行排序,利用有序的用户序列U,识别物理空间中群组内各用户的相邻前后关系;步骤四、基于群组成员间的直接领导者及并排关系,确定候选的群组移动模式集合GS;步骤五、利用并排用户产生交互时身体发生的偏转发现交互;基于加速度传感器和磁场传感器,得到群组成员的移动方向O;以&lt;时间,方向&gt;的元素格式表示并排用户在给定时间窗的时间序列;比较并排用户间移动方向在滑动窗口内波动范围的差值,发现产生身体方向偏转的成员间交互;给定滑动时间窗口Δt,计算存在并排关系的成员之间在Δt时间内移动方向的波动范围o<sub>i</sub>(t,t+Δt);判断两用户是否产生交互,其交互关系表示为inter(o<sub>i</sub>(t,t+Δt),o<sub>j</sub>(t,t+Δt)),且由公式<maths num="0002"><math><![CDATA[<mrow><mi>int</mi><mi>e</mi><mi>r</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>o</mi><mi>i</mi></msub><mo>(</mo><mrow><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>+</mo><mi>&Delta;</mi><mi>t</mi></mrow><mo>)</mo><mo>,</mo><msub><mi>o</mi><mi>j</mi></msub><mo>(</mo><mrow><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>+</mo><mi>&Delta;</mi><mi>t</mi></mrow><mo>)</mo><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfenced open = "{" close = ""><mtable><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mrow><msub><mi>o</mi><mi>i</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>+</mo><mi>&Delta;</mi><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&gt;</mo><mi>&theta;</mi><mi>a</mi><mi>n</mi><mi>d</mi><mi> </mi><msub><mi>o</mi><mi>j</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>+</mo><mi>&Delta;</mi><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&le;</mo><mi>&theta;</mi></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mi>o</mi><mi>r</mi></mrow></mtd><mtd><mrow><msub><mi>o</mi><mi>i</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>+</mo><mi>&Delta;</mi><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&le;</mo><msub><mi>&theta;ando</mi><mi>j</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>+</mo><mi>&Delta;</mi><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&gt;</mo><mi>&theta;</mi></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mrow><msub><mi>o</mi><mi>i</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>+</mo><mi>&Delta;</mi><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&gt;</mo><msub><mi>&theta;ando</mi><mi>j</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>+</mo><mi>&Delta;</mi><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&gt;</mo><mi>&theta;</mi></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mi>o</mi><mi>r</mi></mrow></mtd><mtd><mrow><msub><mi>o</mi><mi>i</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>+</mo><mi>&Delta;</mi><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&le;</mo><mi>&theta;</mi><mi>a</mi><mi>n</mi><mi>d</mi><mi> </mi><msub><mi>o</mi><mi>j</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>+</mo><mi>&Delta;</mi><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&le;</mo><mi>&theta;</mi></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>]]></math><img file="FDA0000925539630000021.GIF" wi="2010" he="304" /></maths>计算得出;设置不同的角度阈值θ,在滑动窗口作用下,发现给定时间段内并排用户间的交互次数;步骤六、根据交互时用户手机方向的波动趋势及最初方向,确定并排用户的左右关系;方向角度的突然增大,意味着向右偏转;反之为向左偏转;步骤七、基于已确定的候选群组结构集合及并排用户左右关系,在候选移动模式集合GS中,选择左右关系与交互识别的左右关系一致的元素gs<sub>i</sub>为最终的群组移动模式。
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