| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究综述 | 第11-15页 |
| 1.3.1 单用户、多用户、组活动识别方面 | 第11-12页 |
| 1.3.2 穿戴式传感器与非穿戴式传感器方面 | 第12-13页 |
| 1.3.3 活动识别方法方面 | 第13-15页 |
| 1.3.4 现有研究的不足 | 第15页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及章节安排 | 第15-18页 |
| 第2章 活动识别问题定义与解析 | 第18-23页 |
| 2.1 活动识别问题定义与难点挑战 | 第18-19页 |
| 2.2 个体活动识别下活动分类研究 | 第19-20页 |
| 2.3 多人活动识别问题分析 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于环境传感器的活动识别研究 | 第23-37页 |
| 3.1 整体研究方案综述 | 第23-24页 |
| 3.2 数据采集平台搭建与系统实现 | 第24-29页 |
| 3.2.1 数据采集平台搭建 | 第24-26页 |
| 3.2.2 模拟平台中环境传感器放置方案 | 第26-27页 |
| 3.2.3 数据采集系统设计 | 第27-28页 |
| 3.2.4 数据采集系统实现 | 第28-29页 |
| 3.3 活动识别方法研究 | 第29-36页 |
| 3.3.1 数据分段与标定 | 第29-30页 |
| 3.3.2 环境传感器产生的时间序列数据特点研究 | 第30-31页 |
| 3.3.3 基于DTW的KNN算法的活动识别模型 | 第31-33页 |
| 3.3.4 基于多标签算法的活动识别模型 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于物体传感器的活动识别研究 | 第37-52页 |
| 4.1 整体研究方案综述 | 第37-39页 |
| 4.2 数据采集平台搭建与系统实现 | 第39-44页 |
| 4.2.1 数据采集平台搭建 | 第39-41页 |
| 4.2.2 模拟实验平台搭建方案 | 第41-43页 |
| 4.2.3 数据采集系统设计 | 第43-44页 |
| 4.2.4 数据采集系统实现 | 第44页 |
| 4.3 活动识别方法研究 | 第44-50页 |
| 4.3.1 物体传感器RFID产生的时间序列数据特点研究 | 第44-45页 |
| 4.3.2 统计学特征的提取方法 | 第45-46页 |
| 4.3.3 数据格式调整（resize）方法模型 | 第46-47页 |
| 4.3.4 基于CNN-LSTM算法的活动识别模型 | 第47-50页 |
| 4.4 基于KINECT的活动产生者身份识别模型 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 活动识别方法测试与评估 | 第52-70页 |
| 5.1 基于环境传感器的活动识别方法测试与评估 | 第52-58页 |
| 5.1.1 实验数据采集说明 | 第52-53页 |
| 5.1.2 基于DTW的KNN算法的活动识别模型测试与分析 | 第53-55页 |
| 5.1.3 基于多标签算法的活动识别模型测试与分析 | 第55-57页 |
| 5.1.4 基于环境传感器的活动识别方法对比分析 | 第57页 |
| 5.1.5 实验结论分析 | 第57-58页 |
| 5.2 基于物体传感器的活动识别方法测试与评估 | 第58-65页 |
| 5.2.1 单活动识别与结果分析 | 第58-59页 |
| 5.2.2 基于多标签算法的活动识别结果分析 | 第59-61页 |
| 5.2.3 基于CNN-LSTM模型的活动识别结果分析 | 第61-63页 |
| 5.2.4 基于物体传感器的活动识别方法对比分析 | 第63-65页 |
| 5.2.5 实验结论分析 | 第65页 |
| 5.3 基于KINECT的身份识别模型测试与结果分析 | 第65-67页 |
| 5.4 活动识别方法与相似文献中研究成果对比分析 | 第67-69页 |
| 5.4.1 基于环境传感器的活动识别方法与文献中研究成果对比分析 | 第67-68页 |
| 5.4.2 基于物体传感器的活动识别方法与文献中研究成果对比分析 | 第68-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
