21、利用深度学习模型识别酗酒行为

利用深度学习模型识别酗酒行为

1. 现有检测方法的局限性

当前，检测人体酒精浓度的设备众多，然而都存在一定的局限性。例如，用于特定区域的设备以及用于研究目的的 WrisTAS™，因其体积较大，不适合日常佩戴。经皮酒精浓度（TAC）传感器虽能通过分析皮肤排出的酒精来检测人体酒精浓度，适用于远程监测，但价格昂贵、佩戴沉重且需时刻佩戴。此外，许多智能手机应用程序可通过分析用户输入的数据提供即时干预，但频繁输入数据会让用户感到厌烦，实用性欠佳。

2. 智能手机传感器的优势

为了开发更便捷的检测人体清醒状态的模型，可利用智能手机内置的电子传感器，如加速度计和陀螺仪。这些传感器能帮助识别特定时刻人体的位置和方向，通过收集这些传感器的数据，可分析人的行走行为，进而判断其是否饮酒过量。这种方法具有显著优势：用户无需手动输入数据，且由于如今大多数智能手机都配备加速度计，成本较低。加速度计数据包含 x、y、z 三个维度的加速度，共同决定了人体的物理运动。

3. 深度学习模型的应用

本研究采用深度学习方法，构建了多个混合长短期记忆网络（LSTM）模型，用于处理时间序列数据集。与其他预测性机器学习模型相比，LSTM 无需额外的数据信息，而其他模型则需要提取最相关的特征以提高准确性。研究中使用了多种 LSTM 网络变体，并比较了它们的性能，其中 ConvLSTM 模型的准确率最高，它先对输入数据进行卷积操作，再应用 LSTM 层进行序列分析。

4. 物联网与人工智能的结合

解决酗酒问题及其带来的健康风险，可将物联网（IoT）与人工智能相结合。这对于那些不自觉过量饮酒、危及自身健康的青少年和成年人尤为有益。通过 Io