【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于移动终端噪声地图的用户场景识别方法,属于传感网络中群智感知的用户场景识别
技术介绍
群智感知,使用众包的力量更加高效地收集、分享采集的物理环境数据,并基于此研发更多面向环保监测以及智能城市的创新型服务和应用。具有三大特点:1)低成本,志愿参与的市民充当监测者,通过贡献手机采集的环境数据节省人力资源和设备维护成本;2)地图更新快,市民的随机动态监测使得数据更新速度加快,具有更好的时效性;3)数据共享,参与用户既是噪声数据的贡献者等特点。当大量市民参与到社区乃至城市的环境、社交监测任务中,并配合及时有效的解决措施,能够使用众包的力量致力于环境监测、安全预警、实时医疗互助等创新型应用。尽管群智感知有广阔的应用前景和优点,但在实际部署和应用中,仍存在一些技术难点和挑战。首先不同智能手机的硬件具有一定差异,用户使用手机收集的数据存在一定差异,其次用户的参与收集的目的方式具有不确定性,再者如何提供激励政策鼓励更多用户参与群智感知应用,提高数据的收集效率和质量也是需要解决的问题。本文针对基于移动终端噪声地图应用中用户数据采集的目的、质量、测量场景的不确定性,提出使用用户场景识别算法对用户贡献传感数据的场景进行分类。通过有效的采集场景分类、数据质量标识,将有助于管理员进行数据预处理、数据过滤、使用有效数据进行可视化,并制定适宜的用户激励政策等工作。为了对基于群智感知的用户采集场景进行分类,国内外研究者提出了多种识别算法,相关文献如下:1、2010年,Nicolas等人在《Participatory noise pollution moni ...
【技术保护点】
一种基于移动终端噪声地图的用户场景识别方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一:确定并获取移动终端的内置传感器数据;依据群智感知噪声地图的应用特点,以及各类传感器对移动终端的运动状态监测的不同特点,确定并使用四类传感器,线性加速度传感器,GPS传感器,陀螺仪传感器以及近距离传感器;步骤二:用户采集场景粗粒度分类;对用户采集场景进行粗粒度和细粒度的划分;步骤三:获取细粒度场景传感器判断阈值;所述线性加速度传感器识别用户低速移动或者静止状态,所述陀螺仪传感器识别智能终端旋转角度,所述近距离传感器识别是否有物理遮挡或者包裹终端,所述GPS传感器识别用户高速或者低速移动状态;步骤四:用户采集场景推测分类算法;采用针对噪声分贝数据收集的场景分类识别流程,将场景细化为六大类,并使用线性传感器、陀螺仪传感器、近距离传感器、GPS传感器对移动终端物理状态进行不同场景划分。
【技术特征摘要】
1.一种基于移动终端噪声地图的用户场景识别方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一:确定并获取移动终端的内置传感器数据;依据群智感知噪声地图的应用特点,以及各类传感器对移动终端的运动状态监测的不同特点,确定并使用四类传感器,线性加速度传感器,GPS传感器,陀螺仪传感器以及近距离传感器;步骤二:用户采集场景粗粒度分类;对用户采集场景进行粗粒度和细粒度的划分;步骤三:获取细粒度场景传感器判断阈值;所述线性加速度传感器识别用户低速移动或者静止状态,所述陀螺仪传感器识别智能终端旋转角度,所述近距离传感器识别是否有物理遮挡或者包裹终端,所述GPS传感器识别用户高速或者低速移动状态;步骤四:用户采集场景推测分类算法;采用针对噪声分贝数据收集的场景分类识别流程,将场景细化为六大类,并使用线性传感器、陀螺仪传感器、近距离传感器、GPS传感器对移动终端物理状态进行不同场景划分。2.根据权利要求1所述的一种基于移动终端噪声地图的用户场景识别方法,其特征在于:所述步骤一中,获取移动终端的内置传感器数据方法如下:使用线性加速度传感器,获得X、Y、Z三轴方向的加速度值,其中不包括重力加速度;使用GPS传感器实时获取用户的地理位置信息,并计算得到用户移动速度;使用陀螺仪传感器获得X、Y、Z三轴方向的角速度,并计算得到手机旋转角度速度;使用近距离传感器获取物体距手机的距离。3.根据权利要求1所述的一种基于移动终端噪声地图的用户场景识别方法,其特征在于:所述步骤二中,用户采集场景粗粒度分类方法如下:(3-1)、首先依据场景对麦克风分贝数据的影响程度,进行粗粒度的划分,并明确在场景识别中使用的传感器种类;(3-2)、然后,依据用户采集场景的特点,依据粗粒度场景将场景细化为六类场景,所述六类场景为:场景1、手机静止置于非震动物理表面,手机正面朝上且没有遮挡物,无物理包裹;场景2、手机置于用户手中且用户无运动状态,手机无频繁大幅度翻转角度和震动现象;场景3、手机置于静止的有包裹能力的物理中,无大幅度翻转、震动现象场景4、手机置于较快速运动的物体内或表面,处于开放环境无物理包裹,无较大震动场景5、手机置于较慢速运动的物理内或表面,处于开放环境无物理包裹,无较大震动场景6、物体置于移动运动的封闭物体内,有包裹现象;(3-3)、对每个场景采集的分贝数据质量进行评分,评分的依据为外界对智能手机采集时震动和摩擦的影响。4.根据权利要求1所述的一种基于移动终端噪声地图的用户...
【专利技术属性】
技术研发人员:舒磊,霍志强,周长兵,陈媛芳,
申请(专利权)人:广东石油化工学院,
类型:发明
国别省市:广东;44
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