智能家居的体系结构及关键技术研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究工作和总体安排 | 第13-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文总体安排 | 第14-16页 |
| 2 智能家居 | 第16-24页 |
| ·智能家居概述 | 第16-18页 |
| ·智能家居的概念 | 第16-17页 |
| ·智能家居的主要功能 | 第17-18页 |
| ·无线传感器网络 | 第18-21页 |
| ·无线传感器网络的概念 | 第18页 |
| ·无线传感器网络的特点 | 第18-20页 |
| ·无线传感器网络的系统组成 | 第20-21页 |
| ·无线传感器网络在智能家居中的应用 | 第21-22页 |
| ·智能家居中的相关技术 | 第22-24页 |
| 3 智能家居的体系结构及功能实现 | 第24-30页 |
| ·智能家居服务结构图 | 第24-26页 |
| ·智能家居网络架构图 | 第26-27页 |
| ·智能家居的功能实现 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-30页 |
| 4 智能家居中的定位技术 | 第30-40页 |
| ·定位技术概述 | 第30-32页 |
| ·传感器网络定位算法的特点 | 第30页 |
| ·定位技术的概念和特点 | 第30-31页 |
| ·定位技术的分类 | 第31-32页 |
| ·常用定位算法概述 | 第32-34页 |
| ·智能家居中基于粒子滤波的定位算法 | 第34-39页 |
| ·粒子滤波的原理 | 第34-36页 |
| ·基于粒子滤波的定位模型 | 第36-37页 |
| ·基于高斯的改进型粒子滤波算法 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 5 智能家居中人行为的识别与理解 | 第40-54页 |
| ·人行为识别与理解概述 | 第40-44页 |
| ·研究现状 | 第40-41页 |
| ·相关技术 | 第41-44页 |
| ·基于特征融合的人体动作识别 | 第44-49页 |
| ·特征选择 | 第44-45页 |
| ·动作识别方法 | 第45-47页 |
| ·基于特征融合的人体动作识别系统 | 第47-49页 |
| ·人的行为认知和理解 | 第49-52页 |
| ·高层行为认知系统 | 第49-50页 |
| ·对正常行为的认知 | 第50-51页 |
| ·对异常行为的认知 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-54页 |
| 6 结束语 | 第54-56页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第54-55页 |
| ·进一步的研究方向 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 学位论文数据集 | 第61页 |
