Abstract Data segmentering spelar en avgörande roll för att utföra mänsklig aktivitet erkännande i den omgivande assistent levande system. Det är särskilt viktigt för komplex aktivitetsigenkänning när händelserna inträffar i korta stötar med attribut för flera deluppdrag. Även om betydande ansträngningar har gjorts för att segmentera realtidssensorns dataflöde, såsom statiska/dynamiska fönsterdimensioneringsmetoder, har föga utforskats för att utnyttja objektsemantiska för att urskilja sensordata i flera trådar av aktivitet i det dagliga livet. I detta dokument föreslås en semantisk metod för segmentering av sensordataserie med hjälp av ontologier för att utföra terminologisk box och påstående box resonemang, tillsammans med logiska regler för att dra slutsatsen om den inkommande sensor händelsen är relaterad till en given sekvenser av aktiviteten. Det föreslagna tillvägagångssättet illustreras med hjälp av ett användningsscenario som utför semantisk segmentering av en realtidssensordataström för att känna igen en äldre persons komplexa aktiviteter.
I REF visas ett tillvägagångssätt som konducerar en semantisk segmentering från en realtidssensordataström för att känna igen en äldre persons komplexa aktiviteter.
Semantic segmentation of real-time sensor data stream for complex activity recognition
{'venue': 'Personal and Ubiquitous Computing', 'journal': 'Personal and Ubiquitous Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}