一种基于可穿戴设备的无监督室内/室外场景探测方法*

室内/室外场景的探测为上层的应用提供重要的信息。目前已知的大部分的室内/室外场景探测方法需要人工进行数据标记。但是对于大规模数据采集工作而言,对大量数据进行人工标记显得不太现实。这样,采用监督或者半监督的方法对数据进行场景区分显得尤为困难。在本文中提出了一种基于可穿戴设备的无监督室内/室外场景的区分方法。该方法对多维的传感数据进行时间序列建模,通过分析该时序数列挖掘出场景切换的模式并对该时序数列进行分段分析。接着,本文建立相似性测量模型对每个分段时间序列进行室内/室外场景相似度计算,根据计算的结果对室内/室外场景进行分析。该无监督室内/室外场景探测方法无需进行人工数据标记。通过实验分析,该方法室内/室外场景区分准确度高达90.1%,相较于其他方法准确度提高了13-33%。