HMM模型在老年人出行异常检测中的应用
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更新于2024-08-08
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"基于HMM模型的老年人出行异常检测 (2015年),浙江理工大学学报(自然科学版),第33卷,第3期,2015年5月,作者:刘翔、邹婷婷、李仁旺、王亚沛"
本文探讨了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的老年人出行异常检测方法,旨在解决老年人在日常生活中可能发生的走失或健康问题。随着中国人口老龄化的加剧,老年人的安全问题变得尤为重要。文章指出,通过使用GPS等穿戴设备收集老年人的出行轨迹数据,可以分析他们的日常行为模式。
首先,研究者将老年人的出行轨迹坐标点作为HMM模型的训练数据。HMM是一种统计建模方法,常用于序列数据分析,如语音识别。在此应用场景中,HMM被用来建立老年人的正常行为模型。模型中的隐藏状态代表了老年人可能的出行活动,例如“在家”、“去公园”或“购物”。
为了改进HMM模型,文章提出了一种新的隐藏状态确定方法。通常,HMM的状态定义是基于先验知识或专家经验,但这种方法可能无法完全捕捉到老年人复杂多变的行为。因此,研究者可能采用了更灵活的状态定义策略,使得模型能更好地适应老年人的实际行为模式。
接下来,他们提出了一种判别分析方法来确定检测轨迹对应的状态序列。通过对轨迹序列进行分析,计算其在模型中的输出概率,然后与预先设定的阈值进行比较。如果一个轨迹序列的输出概率低于阈值,那么可以认为这种行为可能是异常的,可能表明老年人出现了迷失、疾病或其他问题。
实验结果显示,这种方法在检测老年人的出行异常方面具有较高的准确性。通过对比实验数据和实际结果,研究证明了HMM模型在行为异常检测中的有效性,为预防老年人走失提供了科技支持。
此外,文章还提及了其他相关技术,如聚类分析和DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise),这些可能被用作辅助手段,帮助识别和理解老年人的行为模式。
这篇文章提出了一种结合HMM模型的智能解决方案,以提高对老年人出行异常的检测能力,体现了信息技术在解决社会问题上的潜力和价值。
2024-04-12 上传
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