Abstract-Vi presenterar resultat från en uppsättning experiment i denna pilotstudie för att undersöka den kausala påverkan av användaraktiviteten på olika miljöparametrar som övervakas av personburna multifunktionella sensorer. Hypoteser med avseende på varje typ av mätningar verifieras, inklusive temperatur, luftfuktighet och ljusnivå som samlats in under åtta typiska aktiviteter: sittande i lab / bås, inomhus promenader / löpning, vila efter fysisk aktivitet, klättra trappor, ta hissar, och utomhus promenader. Vårt huvudsakliga bidrag är utvecklingen av funktioner för aktivitets- och lokaliseringsigenkänning baserat på miljömätningar, som utnyttjar lokaliserings- och aktivitetsspecifika egenskaper och fångar de trender som är resultatet av den underliggande fysiologiska processen. Kännetecknen visas statistiskt för att ha god separerbarhet och är också informationsrika. Miljöanalys tillsammans med acceleration visar att klassificeringsnoggrannheten är så hög som 99,13 %. För att bygga applikationer motiverar denna studie ett sensorfusionsparadigm för att lära sig individualiserad aktivitet, läge och miljöpreferenser för energihantering och användarkomfort.
Jin m.fl. REF utnyttjade det tidigare uttalandet för att undersöka den kausala påverkan av användaraktiviteten på olika miljöparametrar som övervakas av personburna multifunktionssensorer.
Environmental Sensing by Wearable Device for Indoor Activity and Location Estimation
{'venue': 'IECON 2014 - 40th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society', 'journal': 'IECON 2014 - 40th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}