Den onormala aktivitetsdetekteringen i smarta miljöer har fått ökad uppmärksamhet genom åren, på grund av dess användbarhet i genomträngande applikationer. För att möta behoven i realtid och övervinna de höga kostnaderna och integritetsfrågor, föreslår detta dokument distribuerad onormal aktivitet detektionsmetod (DetectingAct), som använder dator- och lagringsresurser av enkla och allestädes närvarande sensornoder, för att upptäcka onormal aktivitet i smarta miljöer utrustade med trådlösa sensornätverk (WSN). I DetectingAct definieras aktivitet som kombinationen av bana och varaktighet, och onormal aktivitet definieras som den aktivitet som avviker tillräckligt mycket från dessa normala aktiviteter. DetectingAct fungerar enligt följande. För det första, DetectingAct finner de normala aktivitetsmönster genom varaktighetsberoende frekventa mönster gruvalgoritm (DFPMA), som antar oövervakat lärande istället för övervakat lärande. För det andra införs mekanismen för distribuerad kunskapslagring (DKSM) för att lagra de minerade mönstren i varje nod. Därefter antar den strömutlösta sensorn distribuerad onormal aktivitetsdetekteringsalgoritm (DAADA), där klusteranalysen spelar en kritisk roll, för att jämföra den nuvarande aktiviteten med normala aktivitetsmönster, genom att beräkna likheten mellan dem. Genomförbarheten, egenskapen i realtid och noggrannheten hos DenectingAct algoritmen utvärderas med hjälp av både simulering och verkliga experiment fallstudier.
Arbetet i REF presenterar en distribuerad metod som använder dator- och lagringsresurser i varje nod av ett trådlöst sensornätverk (WSN) för att upptäcka onormala aktiviteter.
Distributed Abnormal Activity Detection in Smart Environments
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}