activity inference | BriefGPT

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CVPRALGO：基于物体纳入的视觉常识推理用于开放世界自我中心动作识别
在开放环境中学习推断标签，即在目标 “标签” 未知的情况下，是实现自主性的重要特征。我们提出了一种神经符号框架（ALGO），通过使用存储在大规模知识库中的符号知识，在仅有有限监督的情况下，推断自心视角视频中的活动。
PDFa month ago
LLM 信息支持下的语义轨迹数据挖掘与 POI 分类
本文提出了一个新的人类出行轨迹挖掘流程，利用大型语言模型对兴趣点进行活动类型标注，并使用基于贝叶斯算法推断轨迹中每个停留点的活动，评估结果表明，该方法在 POI 分类方面达到了 93.4% 的准确率和 96.1% 的 F-1 分数，并在活动
PDF2 months ago
基于物体感知的视觉常识推理在开放世界中发掘新动作
通过神经符号学习架构 ALGO，我们开发了一种从自我中心视频中推断活动的方法，在开放世界上实现零样本推理。
PDFa year ago
一款基于 AIoT 的自主型痴呆监测系统
提出了一种自主的人工物联网（AIoT）系统，用于智能家居中对老年痴呆患者的监测，主要实现两个功能：基于传感器数据的实时异常活动监测和疾病相关活动趋势预测。该系统的 RF 分类器设计准确率大于 99％和 94％，并且使用 LSTM 模型可以实
PDF2 years ago