針對(duì)人體行為隱式識(shí)別的傳感器節(jié)點(diǎn)部署優(yōu)化

胡庭進(jìn)，劉進(jìn)軍，張永，吳璽

（1.合肥工業(yè)大學(xué)工業(yè)與裝備技術(shù)研究院，合肥 230000；2.合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院，合肥 230000；3.滁州學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，滁州 239000）

針對(duì)人體行為隱式識(shí)別的傳感器節(jié)點(diǎn)部署優(yōu)化

胡庭進(jìn)1，劉進(jìn)軍2,3，張永1，吳璽2

（1.合肥工業(yè)大學(xué)工業(yè)與裝備技術(shù)研究院，合肥 230000；2.合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院，合肥 230000；3.滁州學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，滁州 239000）

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)識(shí)別人體行為已經(jīng)有廣泛的應(yīng)用，但目前都是利用所有的無線射頻信號(hào)進(jìn)行處理和分析，而且未考慮傳感器部署的有效位置，造成定位精度不高、計(jì)算復(fù)雜度高和成本浪費(fèi)等問題。為解決這個(gè)問題，提出基于多層原始鏈路模型選擇鏈路信號(hào)的策略部署傳感器節(jié)點(diǎn)，使用滑動(dòng)窗口對(duì)原始鏈路信號(hào)和篩選后的鏈路信號(hào)進(jìn)行特征提取，使用SVM分類算法對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果表明：篩選后的鏈路信號(hào)對(duì)簡單行為如：站、走、坐凳子、坐墊子和躺都有很好的識(shí)別效果。

行為識(shí)別；SVM；RSS特征值；節(jié)點(diǎn)優(yōu)化

0 引言

人體行為識(shí)別已經(jīng)成為熱點(diǎn)研究方向，并在生活中得到了廣泛的應(yīng)用，如空巢老人的健康監(jiān)護(hù)、智能家居、體感游戲等。常見的人體識(shí)別方式有智能視頻監(jiān)控[1-2]、穿戴式傳感器[3-4]、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)[5-6]等。計(jì)算機(jī)視覺的研究已經(jīng)很深入了，識(shí)別率也很高，但是硬件設(shè)備價(jià)格較高并且涉及個(gè)人隱私。穿戴式傳感器[7]主要是對(duì)加速度計(jì)信號(hào)變化進(jìn)行分析，識(shí)別人體行為，雖然識(shí)別的準(zhǔn)確度提高了，但是它需要待測人員的主動(dòng)配合，身穿若干個(gè)傳感器，行動(dòng)不便。而基于Wi-Fi人體行為識(shí)別通過采集和分析RSS（Received Signal Strength）值的變化識(shí)別人體行為，雖然較前兩種有部署簡單、成本低、可大規(guī)模應(yīng)用的優(yōu)點(diǎn)，但數(shù)據(jù)丟包嚴(yán)重，識(shí)別的準(zhǔn)確度也有待提高。

無線傳感器技術(shù)有易部署、成本低、不涉及隱私等優(yōu)勢(shì)，在日常生活中更易得到擴(kuò)展和普遍應(yīng)用。同時(shí)與Wi-Fi識(shí)別相比，本文準(zhǔn)確度更高。無線傳感器技術(shù)不需要待測人員身穿任何設(shè)備，只需要被動(dòng)接受人體活動(dòng)對(duì)收發(fā)器設(shè)備間RSS的變化即可。但是現(xiàn)有的研究通常利用所有無線射頻信號(hào)，且未考慮傳感器節(jié)點(diǎn)的有效部署位置，從而可能造成定位精度不高、計(jì)算復(fù)雜度高、浪費(fèi)成本等問題。

針對(duì)以上問題，本文提出了基于多層原始鏈路模型選擇鏈路信號(hào)的策略優(yōu)化傳感器節(jié)點(diǎn)部署，篩選鏈路信號(hào)，對(duì)比原始鏈路信號(hào)識(shí)別人體行為的精度，確定篩選的鏈路信號(hào)和對(duì)應(yīng)的傳感器節(jié)點(diǎn)。

1 多層鏈路分層模型

無線信號(hào)傳播是多徑效應(yīng)的方式，一般情況下，無線信號(hào)經(jīng)過人體的遮蔽[8]，一部分被人體吸收，一部分發(fā)生衍射、散射、反射等情況，從而造成RSS值的變化。

根據(jù)以上特性，如圖1所示，使用n個(gè)RF傳感器發(fā)射節(jié)點(diǎn)和m個(gè)RF傳感器接收節(jié)點(diǎn)，分別部署在兩個(gè)高度不同的水平平面，每個(gè)平面平均分布相同數(shù)量的收發(fā)器，用于行為監(jiān)測。任意對(duì)的接收器和發(fā)射器節(jié)點(diǎn)之間都可以通信，收集每對(duì)收發(fā)節(jié)點(diǎn)間link的RSS值，對(duì)比人體行為干擾前后RSS值的變化驗(yàn)證目標(biāo)人體的行為。然后對(duì)鏈路進(jìn)行篩選，根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)部署位置分為上層鏈路信號(hào)link（T1，R1）、下層鏈路信號(hào)link（T2，R2）、交叉層鏈路信號(hào)1（上平面部署發(fā)射器，下平面部署接收器）link（T1，R2）、交叉層鏈路信號(hào)2（上平面部署接收器，下平面部署發(fā)射器）link（T2，R1）。

圖1 多層鏈路分層模型

2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

2.1 硬件參數(shù)

本文使用的無線傳感器節(jié)點(diǎn)是由美國Rutgers大學(xué)WINLAB實(shí)驗(yàn)室設(shè)計(jì)開發(fā)的，基于433.1MHz頻段的傳感器發(fā)射節(jié)點(diǎn)，每秒發(fā)射一個(gè)數(shù)據(jù)包，大小為10個(gè)字節(jié)，傳感器接收節(jié)點(diǎn)集成了USB接口，用于采集數(shù)據(jù)之后傳輸?shù)焦P記本采集系統(tǒng)上。發(fā)射節(jié)點(diǎn)和接收節(jié)點(diǎn)都由CR2032紐扣電池供電，發(fā)射節(jié)點(diǎn)和接收節(jié)點(diǎn)的實(shí)物如圖2所示：

圖2 硬件設(shè)備

2.2 布局及其說明

在6m×8m的房間部署20個(gè)發(fā)射器和6個(gè)接收器，分為兩層部署，高低層分別10個(gè)發(fā)射器和3個(gè)接收器，高層傳感器距離地面130cm，低層傳感器距離地面20cm。整個(gè)實(shí)驗(yàn)的布局模擬了日常生活的居住環(huán)境，房間包括木柜、辦公桌、空調(diào)、床、椅子和采集數(shù)據(jù)的筆記本電腦，如圖3所示為高鏈路層的二維平面圖。

圖3 實(shí)驗(yàn)環(huán)境布局

2.3 數(shù)據(jù)采集

本實(shí)驗(yàn)共有兩個(gè)身高體重不同的待測人員（均超過1米3），分別對(duì)六種人體行為進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，分別為訓(xùn)練集和測試集。訓(xùn)練集每個(gè)動(dòng)作為5分鐘，采集的數(shù)據(jù)量為9440個(gè)，測試集每個(gè)動(dòng)作為3分鐘，采集的數(shù)據(jù)量為5600個(gè)。圖4為除了空房間無人狀態(tài)之外剩下的五種人體行為的示意圖，表1對(duì)六種行為進(jìn)行了描述。

圖4 五種行為示意圖

表1 六種人體行為及描述

2.4 數(shù)據(jù)處理

本文使用了滑動(dòng)窗口技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)丟包和噪音進(jìn)行處理，提取特征。首先采集無人室內(nèi)空房間的數(shù)據(jù)信號(hào)

圖5 丟包處理

2.5 多分類處理

本文對(duì)多層鏈路采集的所有信號(hào)使用了三種分類方法進(jìn)行處理，分別為SVM、KNN、樸素貝葉斯，都使用滑動(dòng)窗口進(jìn)行處理，得到三種多分類算法識(shí)別六種行為的精度，分別為99.05%、95.71%、83.12%，SVM分類效果最好，所以篩選鏈路后，本文采用了SVM算法進(jìn)行多分類處理。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

link是由傳感器收發(fā)節(jié)點(diǎn)唯一確定，本文實(shí)驗(yàn)部署高低兩層傳感器，文本中順序記錄了部署傳感器是高層傳感器和低層傳感器Id，在MATLAB中傳入數(shù)據(jù)集，使用算法讀取文本提取相應(yīng)link，可分成四層。篩選鏈路偽代碼如下：

3.1 原始鏈路層

結(jié)果分析：如表2所示，在原始鏈路的情況下六種人體行為平均識(shí)別精度為99.05%，其中站、走、坐凳子上、躺、無人五種行為的準(zhǔn)確率高達(dá)100%，而坐墊子的行為部分識(shí)別躺。因?yàn)閱我惶卣鞯腟VM算法比較盲目，狀態(tài)之間會(huì)相互干擾，因坐墊子上與躺影響下層鏈作為基準(zhǔn)信號(hào)特征Base，Base=[RSS1，RSS2，RSS3，...，RSSn]，n為采集到的link總數(shù)。采集到的數(shù)據(jù)信號(hào)分成N個(gè)窗口，如果一個(gè)窗口至少存在一個(gè)link數(shù)據(jù)則有效，如果沒有數(shù)據(jù)，則用基準(zhǔn)信號(hào)進(jìn)行填充，如圖5所示。路更多，出現(xiàn)了相似的情況，從而出現(xiàn)識(shí)別錯(cuò)誤。

表2 原始鏈路層和分層后每一個(gè)鏈路層識(shí)別六種行為的精度

3.2 分層

結(jié)果分析：如表2所示，分層后，上鏈路層、下鏈路層、交叉鏈路層1、交叉鏈路層2對(duì)六種行為的平均識(shí)別精度分別為89.08%、71.43%、85.24%、94.29%，對(duì)比原始鏈路層的精度，在保證識(shí)別精度的情況下，交叉鏈路2的部署方式更加合理。

4 結(jié)語

本文主要介紹對(duì)于復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)人體被動(dòng)行為識(shí)別的傳感器節(jié)點(diǎn)部署優(yōu)化，提出了多層鏈路分層模型的策略，分析原始鏈路層和單一鏈路層對(duì)行為識(shí)別的精度，在保證識(shí)別精度的情況下找到識(shí)別人體行為的最優(yōu)鏈路層，降低計(jì)算復(fù)雜度和硬件成本。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，分層后，交叉鏈路層2的是部署方式可以有效地識(shí)別人體行為，在不降低人體行為識(shí)別精度的情況下可以減少傳感器節(jié)點(diǎn)部署的使用數(shù)量。

參考文獻(xiàn)：

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Research on Sensor Node Deployment Optim ization Based on Im plicit Recognition of Human Behavior

HU Ting-jin1，LIU Jin-jun2，3，ZhANG Yong1，WU Xi2

（1.Institute of Industry&Equipment Technology，HefeiUniversity of Technology，Hefei 230000；2.School of Computer and Information，Hefei University of Technology，Hefei 230000；3.School of Computer and Information Engineering，Chuzhou University，Chuzhou 239000）

Wireless sensor network to identify human behavior has been widely used，but are using all of the radio frequency signal processing and analysis，and not considering the effective position of sensor deployment,causing some problems such as positioning accuracy is not high, high computational complexity and cost of waste,etc.To solve this problem,presents amodel based on multi-layer original link select link signal strategy to optimize sensor nodes deployment,the original link signal and selection of link signal feature extraction,uses the SVM classification algorithm to analyze the experimental data,the results show that the filter link signals for simple actions such as: standing,walking,sit stool,sitmat,and lying has good recognition effect.

胡庭進(jìn)（1990-），男，安徽馬鞍山人，碩士研究生，研究方向?yàn)橹悄苡?jì)算理論與軟件

劉進(jìn)軍（1979-），男，安徽滁州人，博士研究生，副教授，從事領(lǐng)域?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)與通信工程

張永（1990-），男，陜西渭南人，碩士研究生，研究方向?yàn)槿斯ぶ悄芗捌鋺?yīng)用

吳璽（1979-），女，安徽合肥人，博士研究生，講師，從事領(lǐng)域?yàn)殡娮油ㄐ?/p>

2017-03-09

2017-05-10

基于隱式感知的老人健康照護(hù)平臺(tái)聯(lián)合研發(fā)（No.S2015ZR1077）、安徽省高校自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（No、KJ2013B182）、教育部高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃（“111”）資助項(xiàng)目（No.B14025）、佛山市科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目基于智慧服飾的可穿戴設(shè)備研發(fā)和產(chǎn)業(yè)推廣（No.2015IT100095）、廣東省省級(jí)科技計(jì)劃項(xiàng)目（No.2016B010108002）

1007-1423（2017）14-0040-04

10.3969/j.issn.1007-1423.2017.14.008

Behavior Recognition;SVM;RSSEigenvalue;Node Optimization