基于手机多源传感器的室内火灾行人行为识别

作者：陈国良; 曹晓祥^*

来源：同济大学学报(自然科学版), 2019, 47(03): 414-420.

• 室内火灾
• 多源传感器
• 行为识别
• 机器学习
• Key-DTW算法

针对室内火灾情境下人员安全的有效监控问题,提出了一种基于手机多源传感器的室内火灾行人细粒度行为识别与匹配方法.借助手机内置多源传感器完成对行人当前表征行为特征的数据采集,在异常子序列探测后提取行为特征向量,利用基于关键点序列的动态时间规整(Key-DTW)算法或者相应训练成型的分类模型分别对特征各异的行为进行匹配、理解;并对不同传感器组合方式和不同设备位置的识别能力进行比较;最后,综合识别结果进而分析行人当前生理、心理、位置状态,为室内应急救援工作提供决策信息.经模拟试验验证,该方法不仅能够对行人应激性细粒度行为有较高的识别准确率,对于持久性的动作也有着很高的匹配精确性和效率.

• 单位
  国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室; 中国矿业大学; 中国矿业大学（北京）