本發(fā)明涉及一種無監(jiān)督的室內(nèi)、室外場景識別方法，具體涉及一種通過融合不同來源的環(huán)境信息數(shù)據(jù)，在無人工標(biāo)記數(shù)據(jù)的情況下探測出數(shù)據(jù)源場景信息的方法。

背景技術(shù)：

場景信息的挖掘能夠為上層的應(yīng)用提供重要的環(huán)境信息。例如在通信過程中，設(shè)備需要在良好的環(huán)境中工作。設(shè)備的故障率和環(huán)境有著密切的關(guān)系。然而，設(shè)備站內(nèi)與站外、線路整體區(qū)域和局部區(qū)域的環(huán)境有所差異，精準(zhǔn)定位差異意味著知道環(huán)境的信息越準(zhǔn)確，有利于提高運維的效率?，F(xiàn)有技術(shù)中的環(huán)境測量方法是通過固定站測得，這種固定站體積大、成本高、對部署地的要求較高。因此，固定環(huán)境測量站點的部署數(shù)量有限，局部地區(qū)數(shù)據(jù)缺失，提供信息不足。

場景信息是上層應(yīng)用的基礎(chǔ)，只有對場景信息進行區(qū)分才能更好的使得基于場景信息的應(yīng)用發(fā)揮其價值。在實際的生活環(huán)境中，人們對溫度、濕度、光照強度等較為敏感。人們獲取環(huán)境信息的來源主要通過權(quán)威部門發(fā)布的天氣信息。這種信息體現(xiàn)的是某個較大區(qū)域的環(huán)境信息，然而由于其缺少局部的數(shù)據(jù)，使得它對于局部的信息其無法作精準(zhǔn)的預(yù)測。

現(xiàn)有技術(shù)中對環(huán)境數(shù)據(jù)的區(qū)分主要有三種。第一種，通過對特定區(qū)域的歷史環(huán)境在室內(nèi)或者室外進行測量，指標(biāo)主要包括光線強度、基站信號強度、磁場強度。由于室內(nèi)外光線強度、基站信號強度和磁場強度(室內(nèi)的家用電器較多，室內(nèi)磁場感應(yīng)較強)不同，通過檢測這三種信號的強度，當(dāng)信號超出某個閾值則認為是在室內(nèi)。例如，在正常日照情況下室內(nèi)光照強度大于室外光照強度，室內(nèi)磁場強度高于室外磁場強度，而基站信號較弱。通過找出室內(nèi)、室外這三種信號的強度邊界以此作為室內(nèi)、室外場景的邊界。當(dāng)新的測量點沒有落在室內(nèi)的邊界內(nèi)，則認為數(shù)據(jù)采集點的磁場強度為室外，反之為室內(nèi)。這種方法的擴展性有限，當(dāng)測量的位置和環(huán)境發(fā)生變化，則傳感器邊界將需要通過實驗重新界定。第二種方法是通過半監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)的方法，直接對數(shù)據(jù)進行室內(nèi)、室外場景的分類。該方法首先對數(shù)據(jù)進行聚類，然后采用人工方法對少量的數(shù)據(jù)進行標(biāo)注，最后采用貝葉斯分類和決策樹分類對數(shù)據(jù)進行場景區(qū)分。該方法在建模的過程中，對參數(shù)較為敏感，當(dāng)環(huán)境發(fā)生劇烈變化，模型的精度將受到影響。因此，在環(huán)境惡劣多變的環(huán)境中該方法有其局限性。另外，一種通過GPS信號、室內(nèi)的溫、濕度以及Web天氣信息等來判斷室內(nèi)、室外場景。當(dāng)設(shè)備，如手機等，探測不到GPS信號則認為其可能在室內(nèi)，反之則認為其在室外。然后，通過直接對比室內(nèi)和室外的溫、濕度與環(huán)境的差異，當(dāng)這種差異超過傳感器的誤差，則認為是數(shù)據(jù)點在室內(nèi)，反之則認為數(shù)據(jù)點在室外。該方法主要采用規(guī)則的方法，嚴(yán)重依賴傳感器的測量誤差，利用室內(nèi)、室外環(huán)境的差異是否超出該測量范圍進行場景的分類。該方法對傳感器的測量誤差較為敏感。在實際的應(yīng)用過程中需要對每批傳感器的誤差范圍進行參數(shù)記錄，單一的應(yīng)用實際的判斷有所差別，不利于規(guī)模化部署。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種基于可穿戴設(shè)備的室內(nèi)、室外場景識別方法，簡單有效，在無需人工標(biāo)記的前提下，運用較小的算法復(fù)雜度識別可穿戴設(shè)備環(huán)境測量的場景信息，為基于場景應(yīng)用提供重要信息。

為了達到上述目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：一種基于可穿戴設(shè)備的室內(nèi)、室外場景識別方法，其特點是，包含以下步驟：

S1、對室外自動站點測量的第一環(huán)境信息數(shù)據(jù)及可穿戴設(shè)備采集的第二環(huán)境信息數(shù)據(jù)進行時序數(shù)據(jù)融合處理，得到多維環(huán)境信息時間序列；

S2、對多維環(huán)境信息時間序列進行環(huán)境時間序列濾波處理，得到場景變化的邊界點；

S3、對每個維度的環(huán)境信息分別執(zhí)行步驟S1和步驟S2，得到多維邊界點集合；

S4、根據(jù)多維邊界點集合，對可穿戴設(shè)備采集的第二環(huán)境信息數(shù)據(jù)進行室內(nèi)外相似性檢測，得到第二環(huán)境信息數(shù)據(jù)的位置場景信息。

所述的步驟S1包含：

對室外自動站點測量的第一環(huán)境信息數(shù)據(jù)和可穿戴設(shè)備的采集的第二環(huán)境信息數(shù)據(jù)進行序列化處理，得到第一環(huán)境信息時間序列和第二環(huán)境信息時間序列，并且第一環(huán)境信息時間序列和第二環(huán)境信息時間序列具有相同時間標(biāo)簽；

將第一環(huán)境信息時間序列與第二環(huán)境信息時間序列相減取絕對值，得到融合后的多維環(huán)境信息時間序列。

所述的步驟S2包含：

差分化處理：對多維環(huán)境信息時間序列求其二階差分，從而得到多維差分時間序列；

平滑加權(quán)處理：利用寬度為L的滑動窗對多維差分時間序列求取方差得到方差序列；

加權(quán)高通濾波：對方差序列作指數(shù)加權(quán)并賦予系數(shù)k，然后求取均值，將該均值作為方差序列的濾波閾值，超出濾波閾值的點認為原始的時間序列變化劇烈，將這些點作為邊界檢測的輸入點。

所述的步驟S3包含：

對于每個維度的時間序列，進行時間序列的濾波處理；

經(jīng)濾波處理后的時間序列看作邊界點的集合，如果有m維的時間序列，則每個時間序列的邊界點均可構(gòu)成一個邊界點的集合。

所述的維度m由測量環(huán)境的指標(biāo)、時間信息和測量點的地理位置信息決定。

所述的步驟S3還包含：對每個維度相同時間點的集合，如果某個時間點對應(yīng)的所有維度的數(shù)據(jù)均與之維度對應(yīng)的邊界點集合中，那么該點被認為是邊界點，對于連續(xù)出現(xiàn)的邊界點，取該連續(xù)序列段的第一個點。

所述的步驟S4中，進行室內(nèi)外相似性檢測之前還包含：對時序數(shù)據(jù)進行分段，根據(jù)檢查的邊界點對時序的數(shù)列進行分段，每一段中具有相同的環(huán)境場景信息。

所述的步驟S4中，進行室內(nèi)外相似性檢測的步驟中包含：對于被切分長度為n的第二環(huán)境信息時間序列和第一環(huán)境信息時間序列之間的距離由兩者每個點之間絕對值的平均決定。

所述的步驟S4中，進行室內(nèi)外相似性檢測的步驟中還包含：第二環(huán)境信息時間序列與第一環(huán)境信息時間序列的相似標(biāo)準(zhǔn)由所有未分段的第二環(huán)境信息時間序列和第一環(huán)境信息時間序列之間的距離的期望決定。

所述的步驟S4中，進行室內(nèi)外相似性檢測的步驟中還包含：當(dāng)分段的第二環(huán)境信息時間序列和第一環(huán)境信息時間序列之間的距離小于該期望則表明兩者相似，該時段的第二環(huán)境信息數(shù)據(jù)是在室外采集；反之，則在室內(nèi)采集。

本發(fā)明一種基于可穿戴設(shè)備的室內(nèi)、室外場景識別方法與現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下優(yōu)點：通過對可穿戴設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)流進行處理，對采集的數(shù)據(jù)點的場景進行區(qū)分；通過提取可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)在室內(nèi)、室外場景切換的特征，對可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)流進行分段處理以減少計算量，接著將分段后的數(shù)據(jù)與室外環(huán)境數(shù)據(jù)比對，提取出于室外環(huán)境；相對于現(xiàn)有技術(shù)的方法，可穿戴設(shè)備體積小、成本低，能實時將數(shù)據(jù)采集到云端進行分析，利于大規(guī)模數(shù)據(jù)采集和實時信息反饋，在對信息分析過程中需要對場景進行區(qū)分，這樣才能將不同場景下的環(huán)境信息更精確地展示出來；通過數(shù)據(jù)融合的方式，避免人工對數(shù)據(jù)進行標(biāo)記分類；該識別方法簡單易操作，容易實施；通過對數(shù)據(jù)進行分段處理，使得計算量減少同時又能保證準(zhǔn)確率。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一種基于可穿戴設(shè)備的室內(nèi)、室外場景識別方法的流程圖；

圖2A及圖2B為步驟一中，時序數(shù)據(jù)的融合處理的示意圖；

圖3A及圖3B為步驟二中，環(huán)境時間序列濾波處理的示意圖；

圖4為步驟三中，多維度時序數(shù)列邊界點檢測的示意圖；

圖5為步驟四中，室內(nèi)外相似性檢測的示意圖。

具體實施方式

以下結(jié)合附圖，通過詳細說明一個較佳的具體實施例，對本發(fā)明做進一步闡述。

由于室內(nèi)空間密閉性較好，且室內(nèi)電器較多，室內(nèi)環(huán)境受電器等室內(nèi)設(shè)備等因素的影響，內(nèi)部環(huán)境變化相比室外更為明顯。而室外空間開闊，在較短的時間內(nèi)，其局部地區(qū)的環(huán)境變化較小。這種變化的趨勢通過探測室內(nèi)、室外環(huán)境指標(biāo)在場景切換時的變化而獲取。通過分析歷史的環(huán)境信息，獲取場景切換時變化的邊界，從而對室內(nèi)、室外場景進行識別。在實際的操作過程中，測量指標(biāo)均帶有時間標(biāo)記，將帶標(biāo)記的測量指標(biāo)進行歸一化處理，得到時間序列。通過分析時間序列在場景發(fā)生變化的劇烈程度判讀是否有場景的切換，從而找出所有的場景切換的邊界點。邊界點將時間序列分割成不同的場景片段，將這些場景片段與外部的環(huán)境信息進行對比，找出兩者的相似性。通過兩者的相似性識別信息片段的場景。

本發(fā)明對室內(nèi)、室外場景具有一定的假定，包括：室內(nèi)場景相對室外場景在空間上更為密閉、室外場景在較短時間內(nèi)在局部地區(qū)的環(huán)境穩(wěn)定、傳感器能夠真實測量到環(huán)境信息。通過對可穿戴設(shè)備獲取的數(shù)據(jù)與外部環(huán)境數(shù)據(jù)源進行相似度的匹配，從而獲取室內(nèi)室外的環(huán)境信息。在本方法中我們指定帶連續(xù)時間標(biāo)簽的可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)為時序數(shù)列。例如，t_i時刻時的溫度為則時間序列可以表示為其中i＝1，2，...n,n為時序數(shù)列的長度。

采用可穿戴設(shè)備可以彌補缺少局部數(shù)據(jù)的不足，但可穿戴設(shè)備由于其移動性引入了不同的環(huán)境信息，這不利于局部地區(qū)數(shù)據(jù)的獲取。如果不對場景信息加以區(qū)分，其可能帶來錯誤環(huán)境的預(yù)估，這將運維的工作產(chǎn)生不利的影響。例如，對某個維護站內(nèi)的溫度高達45度，嚴(yán)重影響某設(shè)備的使用，而室外的溫度為為20攝氏度左右。如果不對場景區(qū)分，盲目的融合，將外部的環(huán)境中和了出故障的局部地區(qū)的環(huán)境，從未使得負責(zé)人員未能對事故進行排查。在這一方面，場景的區(qū)分保證了數(shù)據(jù)的較高質(zhì)量，從而使得分析結(jié)果更為準(zhǔn)確。

如圖1所示，一種基于可穿戴設(shè)備的室內(nèi)、室外場景識別方法，其特征在于，包含以下步驟：

S1、對室外自動站點測量的第一環(huán)境信息數(shù)據(jù)(一般由權(quán)威機構(gòu)發(fā)布)及可穿戴設(shè)備采集的第二環(huán)境信息數(shù)據(jù)進行時序數(shù)據(jù)融合處理，得到多維環(huán)境信息時間序列。

對室外自動站點測量的第一環(huán)境信息數(shù)據(jù)和可穿戴設(shè)備的采集的第二環(huán)境信息數(shù)據(jù)進行序列化處理，得到第一環(huán)境信息時間序列和第二環(huán)境信息時間序列，并且第一環(huán)境信息時間序列和第二環(huán)境信息時間序列具有相同時間標(biāo)簽(第一環(huán)境信息時間序列和第二環(huán)境信息時間序列按照時間點對齊)；

將第一環(huán)境信息時間序列與第二環(huán)境信息時間序列相減取絕對值(這樣，原來的兩個不同的第一環(huán)境信息數(shù)據(jù)、第二環(huán)境信息數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)化為差值化的時間序列)，得到融合后的多維環(huán)境信息時間序列。

S2、對多維環(huán)境信息時間序列進行環(huán)境時間序列濾波處理，得到場景變化的邊界點。

差分化處理：對多維環(huán)境信息時間序列求其二階差分，從而得到多維差分時間序列，二階差分序列反映了原始數(shù)據(jù)的波動狀況，根據(jù)波動的劇烈程度計算原始序列在室內(nèi)、室外場景切換時的分界點；

平滑加權(quán)處理：利用寬度為L的滑動窗對多維差分時間序列求取方差得到方差序列，其中L根據(jù)實際情況設(shè)定；

加權(quán)高通濾波：對方差序列作指數(shù)加權(quán)并賦予系數(shù)k，然后求取均值，將該均值作為方差序列的濾波閾值，超出濾波閾值的點認為原始的時間序列變化劇烈，將這些點作為邊界檢測的輸入點。

S3、對每個維度的環(huán)境信息分別執(zhí)行步驟S1和步驟S2，得到多維邊界點集合(每個維度的邊界點集合中均帶有時間信息)。

對于每個維度的時間序列，進行時間序列的濾波處理；

經(jīng)濾波處理后的時間序列看作邊界點的集合，如果有m維的時間序列，則每個時間序列的邊界點均可構(gòu)成一個邊界點的集合；其中，所述的維度m由測量環(huán)境的指標(biāo)、時間信息和測量點的地理位置信息決定。

對每個維度相同時間點的集合，如果某個時間點對應(yīng)的所有維度的數(shù)據(jù)均與之維度對應(yīng)的邊界點集合中，那么該點被認為是邊界點，對于連續(xù)出現(xiàn)的邊界點，取該連續(xù)序列段的第一個點。

S4、根據(jù)多維邊界點集合，對可穿戴設(shè)備采集的第二環(huán)境信息數(shù)據(jù)進行室內(nèi)外相似性檢測，得到第二環(huán)境信息數(shù)據(jù)的位置場景信息。

進行室內(nèi)外相似性檢測之前還包含：對時序數(shù)據(jù)進行分段，根據(jù)檢查的邊界點對時序的數(shù)列進行分段，每一段中具有相同的環(huán)境場景信息。

進行室內(nèi)外相似性檢測的步驟中包含：

對于被切分長度為n的第二環(huán)境信息時間序列和第一環(huán)境信息時間序列之間的距離由兩者每個點之間絕對值的平均決定；

第二環(huán)境信息時間序列與第一環(huán)境信息時間序列的相似標(biāo)準(zhǔn)由所有未分段的第二環(huán)境信息時間序列和第一環(huán)境信息時間序列之間的距離的期望決定。

當(dāng)分段的第二環(huán)境信息時間序列和第一環(huán)境信息時間序列之間的距離小于該期望則表明兩者相似，該時段的第二環(huán)境信息數(shù)據(jù)是在室外采集；反之，則在室內(nèi)采集。

具體應(yīng)用：

步驟一、如圖2A及圖2B中所示，將帶有時間標(biāo)簽的傳感器溫度數(shù)據(jù)和室外溫度數(shù)據(jù)作序列化處理，并將序列化的數(shù)據(jù)按照時間點對齊，得到如圖2A所示。計算每個時間點傳感器數(shù)據(jù)和室外環(huán)境的數(shù)據(jù)差值，將其轉(zhuǎn)化為絕對值差值化的時間序列，如圖2B所示。

步驟二、如圖3A及3B所示，對步驟一中得到的差值化數(shù)據(jù)中的每個點求二階差分，得到圖3A中的差分序列。接著對差分序列作滑動平均處理。此處用于平滑處理的窗口寬度為300秒。同時，利用指數(shù)函數(shù)的性質(zhì)，對平滑后的序列作指數(shù)加權(quán)處理，得到圖3B中加權(quán)序列。在本實施例中取全局加權(quán)指數(shù)的平均值最為邊界點取值。由圖3B可知，邊界點集中在橫軸1937至1979之間。

步驟三、如圖4所示，對其他維度的數(shù)據(jù)作同樣如步驟一和步驟2的處理，得到多維的邊界點的集合。如果對于某個時間點的在每個維度上均在邊界點集合中，則可確定該點為區(qū)分傳感器序列的邊界點。對于時間上連續(xù)的邊界點，取第一個邊界點為最終的邊界點。在本試試?yán)?，取橫坐標(biāo)值為1937的時間點作為邊界點。

步驟四、根據(jù)步驟三所獲取的邊界點，將傳感器數(shù)值時間序列分割成若干段。求每段傳感器時間序列與室外環(huán)境的結(jié)合距離。當(dāng)幾何距離小于某個數(shù)值時，則認為該序列與外部的環(huán)境具有相同場景信息。在本實施例中，根據(jù)該方法得到的室內(nèi)、室外場景的識別如圖5所示，右側(cè)的部分為室外環(huán)境信息。

通過數(shù)據(jù)融合的方式，避免人工對數(shù)據(jù)進行標(biāo)記分類；該識別方法簡單易操作，容易實施；通過對數(shù)據(jù)進行分段處理，使得計算量減少同時又能保證準(zhǔn)確率。

盡管本發(fā)明的內(nèi)容已經(jīng)通過上述優(yōu)選實施例作了詳細介紹，但應(yīng)當(dāng)認識到上述的描述不應(yīng)被認為是對本發(fā)明的限制。在本領(lǐng)域技術(shù)人員閱讀了上述內(nèi)容后，對于本發(fā)明的多種修改和替代都將是顯而易見的。因此，本發(fā)明的保護范圍應(yīng)由所附的權(quán)利要求來限定。