Nov, 2023

了解邻居：智能家居中有效的传感器数据人体活动识别的基于图的方法

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TL;DR通过学习传感器之间的显式共同触发关系，我们提出了一种新颖的图导向神经网络方法，该方法通过将离散的输入传感器测量映射到特征空间，应用注意机制和节点嵌入的分层汇聚，在 CASAS 数据集上进行实验证明了我们提出的方法在智能家居人体活动识别方面优于现有方法，并将其推向更接近真实世界应用的方向。
human activity recognitionsmart homesgraph-guided neural networksensor measurementsreal-world applications
发现论文，激发创造
  • 智能环境中多居民活动识别调查

    本文对人类活动识别系统的设计和实施进行了简要概述，并总结了在多居民环境中使用这些系统的先前研究成果，提供了对这一领域现状的结论。

    Apr, 2023

  • 传感器数据下的人体活动识别概述

    人体活动识别（HAR）是一项基础研究领域，已经在家庭与职场自动化、安全监控以及医疗保健等多个应用中得到应用。本文综述了基于传感器的 HAR，讨论了依赖于 HAR 的几个重要应用，并介绍了 HAR 中常用的机器学习方法，同时探讨了 HAR 存在的若干挑战以进一步提高其稳健性。

    Sep, 2023

  • HAR-GCNN: 利用深度图卷积神经网络从高度未标记的移动传感器数据中识别人类活动

    提出了一种基于深度图卷积神经网络的人体活动识别方法（HAR-GCCN），该方法利用传感器测量之间的时间相邻性来预测未分类活动的正确标签。通过新的训练策略和数据集，该方法在多个数据集上展现了比现有基线方法优越约 25％和高达 68％的分类准确性。

    Mar, 2022

  • 人体活动识别中的迁移学习综述

    基于传感器的人体活动识别是一个活跃的研究领域，本文调查了应用于智能家居和可穿戴设备的活动识别的迁移学习方法，总结了现有工作并提出了未来研究方向。

    Jan, 2024

  • 基于传感器的人体姿态感知的机器学习技术研究及数据异质性综述

    通过分类数据异构类型、应用相应的适合的机器学习方法、总结可用的数据集并讨论未来的挑战，本论文探讨了机器学习如何解决人体活动识别中的数据异构问题。

    Mar, 2024

  • 基于物联网传感器算法的智能家居人体活动识别综述：分类、挑战与深度学习机遇

    本文介绍了智能家居中环境传感器用于人类活动识别的算法、进展、挑战和分类，并提出了该领域中的问题、研究机会和解决方案。

    Oct, 2021

  • 维护需求：更新和扩展用于智能家居的引导式人体活动识别系统

    通过使用种子点和对比学习框架，本研究提出了一种有效的方法来改善智能家居中的活动识别系统，以更准确地识别主要活动。

    Jun, 2024

  • 利用惯性、生理和环境传感器进行的人体活动识别：综述

    本文综述了机器学习在发展基于惯性传感器以及生理和环境传感器的人类活动识别应用中所扮演的重要角色。

    Apr, 2020

  • 智能家居中基于传感器触发的文本描述的无布局依赖的人类活动识别（TDOST）

    使用环境传感器在智能家居中进行人类活动识别具有人类健康和福祉的多种应用。通过引入一种新颖的面向布局无关的智能家居人类活动识别系统建模方法，利用原始传感器数据的自然语言描述的可转移表示能力，我们在新的智能家居环境下构建通用的人类活动识别模型，并通过对基准 CASAS 数据集的实验验证了 TDOST 模型在未知智能家居中的有效性，并详细分析了我们方法的各个组成部分对下游活动识别性能的影响。

    May, 2024

  • 使用参数优化的多阶段图卷积网络和 Transformer 模型进行人类活动识别的特征融合

    使用深度学习模型（如卷积神经网络和 Transformer）进行人类活动识别，研究表明特征融合对于改善活动识别系统的准确性和稳健性具有重要意义。使用 HuGaDB、PKU-MMD、LARa 和 TUG 数据集，PO-MS-GCN 和 Transformer 模型在准确性上进行了训练和评估，PO-MS-GCN 模型在效果上优于其他先进模型，并且特征融合在不同数据集上改善了结果。

    Jun, 2024