模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2015, Vol. 28 Issue (6): 542-549    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201506009
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家庭智能空间下基于HMM的人轨迹分析方法*
赵扬1,田国会1,尹建芹2,樊建霞1
1.山东大学 控制科学与工程学院 济南 250061
2.济南大学 信息科学与工程学院 济南 250022
Human Trajectory Analysis Method Based on Hidden Markov Model in Home Intelligent Space
ZHAO Yang1, TIAN Guo-Hui1, YIN Jian-Qin2, FAN Jian-Xia1
1.School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan 250061
2.School of Information Science and Engineering, University of Jinan, Jinan 250022

全文: PDF (1094 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 对人行为的感知和预推理是家庭智能空间技术的关键环节.文中提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的人轨迹分析方法.该方法首先将平面空间离散化为“瓷砖格”,离线对各预设轨迹建立HMM模型.然后针对在线分析,提出一种类似滑动窗口的轨迹分割方案,该方案能实时有效地分割轨迹段,并适时激发轨迹匹配进程.最后智能空间依据匹配结果做出轨迹预测.实验表明,文中方法能有效预测人的轨迹,且满足实时性要求,有助于智能空间更好进行决策.
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赵扬
田国会
尹建芹
樊建霞
关键词 智能空间隐马尔可夫模型(HMM)行为识别轨迹分割    
Abstract:Recognition and pre-reasoning of human activity is essential in home intelligent space. In this paper, an approach based on hidden markov model (HMM) is proposed for human trajectory analysis. Firstly, the plan is discretized into tile blocks, and HMM models for human trajectories are set up off-line. Then, aiming at the online analysis, a sliding-window-like approach is put forward to achieve real-time trajectory segmentation and activate model matching process intelligently. Finally, a predicition of human trajectory is made by the intelligent space according to matching results. Experimental results show that the proposed approach achieves good performance in real-time trajectory analysis. Furthermore, the proposed approach can help home intelligent space make wiser decision.
Key wordsIntelligent Space    Hidden Markov Model (HMM)    Activity Recognition    Trajectory   
收稿日期: 2014-03-20     
ZTFLH: TP391  
基金资助:国家863计划项目(No.2009AA04Z220)、国家自然科学基金项目(No.61203341)、山东省自然科学基金项目(No.ZR2011FM011)、山东省高等学校科技发展计划项目(No.J11LG01)资助
作者简介: 赵扬,男,1991年生,硕士研究生,主要研究方向为家庭环境下人的行为识别与理解、模式识别.E-mail:younger-z@163.com.田国会(通讯作者),男,1969年生,教授,博士生导师,主要研究方向为服务机器人、智能空间和多机器人系统的协调与协作.E-mail:g.h.tian@sdu.edu.cn.尹建芹,女,1978年生,博士研究生,副教授,主要研究方向为图像处理、机器视觉.樊建霞,男,1988年生,硕士研究生,主要研究方向为图像处理、动作识别与理解.
引用本文:   
赵扬,田国会,尹建芹,樊建霞. 家庭智能空间下基于HMM的人轨迹分析方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2015, 28(6): 542-549. ZHAO Yang , TIAN Guo-Hui , YIN Jian-Qin , FAN Jian-Xia. Human Trajectory Analysis Method Based on Hidden Markov Model in Home Intelligent Space. , 2015, 28(6): 542-549.
链接本文:  
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