18、基于语义的传感器数据分割与复合活动识别

最新推荐文章于 2025-12-12 16:24:09 发布
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分类专栏： 智能环境中的活动识别 文章标签： 复合活动识别 本体建模 时间知识
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/rain6/article/details/154939991

基于语义的传感器数据分割与复合活动识别

1. 基于语义的传感器数据分割相关研究

1.1 近期知识库方法总结

研究/特性 C - SPARQL (2010) 证据理论 (2013) 本体与时间 (2014) AALISABETH (2015) 提出的方法
知识表达能力 高 高 高 高 高
SPARQL 查询支持 是 是 是 是 是
自动推理器支持 否 否 是 否 是
直接流检查 否 是 是 否 是
RDF 存储
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16、基于语义的传感器数据分割技术解析
rain6的博客
11-06 16
本文提出了一种基于语义的传感器数据分割方法，旨在解决现有技术在实时性、个性化支持和语义推理能力方面的局限性。该方法通过构建环境上下文、语义关系和个性化偏好模型，结合T-盒与A-盒推理机制，实现对日常活动（ADL）的准确、实时识别。文章详细阐述了语义决策引擎和分割算法的工作流程，并展示了其在智能家居、健康监测和智能安防等场景的应用优势。相比传统方法，该方案具备更强的灵活性、可扩展性和智能化水平，未来可结合机器学习与深度学习进一步提升性能。
2、基于数据挖掘技术的人体活动识别研究
whisky的博客
06-05 85
本研究基于Van Kasteren数据集，结合多种数据挖掘技术，如支持向量机（SVM）、决策树（DT）、朴素贝叶斯（NB）和K-均值聚类，对人体活动识别（HAR）进行了深入分析与实验。通过数据清理、平衡处理以及聚类调整，最终在分类任务中取得了较高的准确率，其中SVM表现最佳。研究不仅验证了所选方法的有效性，还探讨了其在智能家居、医疗保健和体育健身等领域的应用前景。同时，也指出了当前研究在数据集规模、算法优化和实时性方面的局限性，并提出了未来改进方向。
20、复合活动识别：方法、架构与案例研究
rain6的博客
11-10 18
本文提出了一种基于本体与时间知识表示的复合活动识别方法，结合静态建模与动态推理，构建了支持简单与复合活动识别的系统架构。通过ADL本体定义活动概念与属性，利用时间窗口对传感器数据流进行动态分割，并采用本体推理和基于规则的推理技术实现多层次活动识别。实验结果表明，该方法在合成数据集上实现了100%的简单活动识别准确率和88.26%的复合活动识别准确率，验证了其有效性与可行性。该技术在智能家居、健康监测和智能安防等领域具有广泛应用潜力。
基于语义分割与实例分割融合的车道线检测方法研究
毕设帮助,疑难解答,欢迎打扰!
12-10 728
基于语义分割与实例分割融合的车道线检测方法研究实现了高效准确的车道线检测功能。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，选择一个合适的毕业设计选题至关重要。在这个毕业设计选题合集中，我们精心收集了各种有趣且具有挑战性的选题，旨在帮助学生们在毕业设计中展现他们的技术实力和创新能力。不论是对于对深度学习技术感兴趣的同学，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，本合集都能为您提供丰富的选题资源和灵感。
19、复合活动识别：本体与时间知识的融合建模
rain6的博客
11-09 21
本文探讨了复合活动识别中本体与时间知识的融合建模方法。针对传统本体在时间推理上的局限，提出结合4D-流方法与Allen区间时态逻辑，构建支持时间依赖关系和复杂活动结构的复合活动模型。通过定义简单活动与复合活动的本体概念，并利用SWRL蕴含规则实现从原始动作到动态及静态复合活动的推理，有效提升了对顺序、并发和交错活动的识别能力。该方法在智能环境、智能家居等场景中具有广泛应用前景。
41、UNet 基语义分割模型分析与无线能量收集系统性能评估
t8u9v0的博客
09-27 51
本文分析了多种UNet基语义分割模型在多个公开数据集上的性能表现，结果显示UNet with EfficientNetB7在IDD-Lite、Oxford-IIIT Pets、MADS、Kvasir-Sessile和CT-Liver等数据集上均取得最优或领先的表现，展现出强大的特征提取与精确定位能力。同时，文章评估了无线能量收集系统（WEH）中LEACH协议的应用效果，表明其能有效优化能量分配，延长传感器节点寿命。研究总结了不同模型性能差异的原因及LEACH协议的优缺点，并对未来在自动驾驶、智能安防和大规模
ComfyUI能否实现图像语义分割后的编辑？
weixin_35750953的博客
12-12 926
本文探讨ComfyUI如何通过节点化架构实现图像语义分割后的局部编辑，结合分割模型与Inpainting流程，构建可复用的智能图像处理工作流，支持精准区域修改与批量自动化处理。
6、基于传感器的活动识别方法综述
rain6的博客
10-27 17
本文综述了基于传感器的活动识别方法，重点探讨了生成式与判别式方法的基本原理及其局限性，并深入分析了知识驱动的三种主要方法：基于挖掘、基于逻辑和基于本体的方法。文章对比了各类方法在数据来源、建模方式、优缺点及适用场景上的差异，进一步展望了活动识别技术向多方法融合、跨领域应用、实时性提升和语义理解深化的发展趋势，为构建智能、高效、可解释的活动识别系统提供了理论支持和技术方向。
人类活动识别系统综述
weixin_45772822的博客
07-09 818
通过采用决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和隐马尔可夫模型(Lara and Labrador, 2013)等机器学习算法，传统的PR（模式识别 pattern recognition）方法在HAR方面取得了巨大进展。在大多数日常HAR任务中，这些方法可能严重依赖启发式手工特征提取，这通常受到人类领域知识的限制这些方法只能学习到较浅的特征，导致对无监督和增量任务的性能下降。
基于uni-app跨平台框架构建的每日内容迭代美团风格智能点餐系统_集成在线下单菜单浏览订单管理支付接口用户评价商家后台实时更新与二维码体验功能的综合性移动应用_旨在为.zip
12-21
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VDA 5 V3_2021 Measurement and Inspection Processes EN 测量检验过程.rar
12-21
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使用Java技术输出Word文件中嵌入图像
12-21
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/06a8ab9292f2 python3导出mysql表结构到word文件 在config.properties配置数据库连接信息,运行Main.py export mysql database to microsoft word file config database information in config.properties file then run Main.py word样例
【风光场景生成】基于改进ISODATA的负荷曲线聚类算法（Matlab代码实现）
12-21
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仿网上自助点餐的微信小程序_自助点餐系统_城市定位餐厅选择_商品菜单浏览_食品详情展示_购物车订单管理_用户登录注册_轮播图展示_图标资源管理_用于提供便捷的线上自助点餐服务_支持.zip
12-21
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基于Python+Django+Vue+MySQL的高校实习管理系统设计与实现（含源码、论文及演示）
12-21
**高校专业实习管理平台设计与实现** 本设计项目旨在构建一个服务于高等院校专业实习环节的综合性管理平台。该系统采用当前主流的Web开发架构，基于Python编程语言，结合Django后端框架与Vue.js前端框架进行开发，实现了前后端逻辑的分离。数据存储层选用广泛应用的MySQL关系型数据库，确保了系统的稳定性和数据处理的效率。 平台设计了多角色协同工作的管理模型，具体包括系统管理员、院系负责人、指导教师、实习单位对接人以及参与实习的学生。各角色依据权限访问不同的功能模块，共同构成完整的实习管理流程。核心功能模块涵盖：基础信息管理（如院系、专业、人员信息）、实习过程管理（包括实习公告发布、实习内容规划、实习申请与安排）、双向反馈机制（单位评价与学生反馈）、实习支持与保障、以及贯穿始终的成绩评定与综合成绩管理。 在技术实现层面，后端服务依托Django框架的高效与安全性构建业务逻辑；前端界面则利用Vue.js的组件化特性与LayUI的样式库，致力于提供清晰、友好的用户交互体验。数据库设计充分考虑了实习管理业务的实体关系与数据一致性要求，并保留了未来功能扩展的灵活性。 整个系统遵循规范的软件开发流程，从需求分析、系统设计、编码实现到测试验证，均进行了多轮迭代与优化，力求在功能完备性、系统性能及用户使用体验方面达到较高标准。 **核心术语**：实习管理平台；Django框架；MySQL数据库；Vue.js前端；Python语言。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【无人机路径规划】基于多智能体强化学习的三维航迹优化： 有图有真相 MATLAB实现基于多智能体强化学习（MARL）进行无人机三维路径规划（代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详细注释）
12-21
内容概要：本文档介绍了一个基于MATLAB实现的多智能体强化学习（MARL）框架，用于解决无人机在三维复杂环境中的路径规划问题。该代码实现了完整的机器学习流水线，包括模拟数据生成、代价预测模型训练、三维环境构建、多智能体DQN算法训练、最优路径选择、模型保存与预测以及全面的评估与可视化。系统支持参数交互式设置，采用CTDE架构进行训练，并引入了风险场、障碍规避、协同防撞等机制，通过多种评估图形和指标验证模型性能，确保路径的安全性、高效性和鲁棒性。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和机器学习理论知识的科研人员、自动化与人工智能领域研究生、无人机路径规划相关工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同任务中的三维避障路径规划；②研究多智能体强化学习在动态复杂环境下的决策能力；③作为教学案例帮助理解DQN、经验回放、目标网络、奖励设计等强化学习核心技术的实际实现。; 阅读建议：建议结合代码中的详细注释逐步运行各模块，重点关注参数配置、环境建模与奖励函数设计之间的关系，同时利用提供的两份代码（注释版与简洁版）进行对照学习，深入理解MARL在具体应用中的工程实现细节与调优策略。
SPM算法实现：HH与VV极化下粗糙面对平面波后向散射的统计参数化建模
最新发布
12-21
在电磁散射与雷达技术的研究中，涉及粗糙表面电磁特性模拟的核心概念包括统计参数化建模方法、不同电场矢量方向的极化模式、特定方向的能量反射现象、理想化波前模型以及具有随机起伏特征的界面。以下是对这些要点的系统阐述： 统计参数化建模是一种基于表面统计特征描述其不规则性的电磁散射计算方法，尤其适用于均方根高度较小的粗糙界面在微波至毫米波频段的散射特性分析。 水平极化与垂直极化分别指电场矢量平行于地面和垂直于地面的振动状态。在雷达探测中，采用不同的极化模式有助于提升目标辨识度并抑制环境干扰。 当电磁波与物体相互作用时，部分能量沿接近入射方向返回，这种现象称为反向散射。其在雷达系统的探测灵敏度与目标特征分析中具有关键作用。 平面波是在均匀介质中传播的理想波型，其电场与磁场分布保持一致的相位关系，常作为理论简化模型用于电磁问题的解析与数值计算。 粗糙界面指具有随机起伏特征的表面，其不规则程度可通过均方根高度进行量化。这种结构特性会改变电磁波的传播路径与能量分布，进而影响信号的接收与处理。 相关压缩文件可能包含了实现上述建模方法的程序代码，通常采用数值计算语言编写，用于模拟不同极化状态下粗糙表面对平面波的反向散射响应。通过此类仿真，能够预测各类场景下的散射参数，为雷达系统设计与遥感数据解译提供理论依据。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
跨平台鸿蒙开发AtomGit初访问
12-21
AtomGit API搜索功能
Docker Desktop 28.3.0 客户端
12-21
Docker 官方桌面客户端 28.3.0 版本，支持 Windows、macOS 和 Linux，包含 Docker Engine、CLI、Compose 等全套工具，方便容器化开发与管理。
FTW越南农业地类语义分割数据集
FTW数据集（Forest Task Watch Dataset）是一套专门用于农业地类识别与土地利用监测的高质量遥感影像语义分割数据集，其越南子集“FTW数据集- 越南（压缩包）”作为该系列的重要组成部分，广泛应用于热带地区农业...
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