基于支持向量機的室內(nèi)外場景檢測算法
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針對普適室內(nèi)外場景持續(xù)感知面臨的低功耗、復(fù)雜動態(tài)環(huán)境、異構(gòu)使用模式帶來的挑戰(zhàn)，提出了一種輕量級的基于支持向量機多分類器的高精度、低功耗室內(nèi)外場景檢測算法。該算法使用智能手機集成的各種傳感器（可見光傳感器、磁傳感器、加速度傳感器、陀螺儀傳感器和氣壓傳感器），在挖掘分析各種傳感器在室內(nèi)外場景的不同特征，以及人們在室內(nèi)外場景的行為差異基礎(chǔ)上，根據(jù)時間和氣象條件設(shè)計多個支持向量機分類器，對復(fù)雜室內(nèi)外場景進行識別。實驗結(jié)果表明，基于支持向量機多分類器的室內(nèi)外場景檢測算法具有較好的普適性，可獲得95%以上的室內(nèi)外判定準確率，平均功耗小于5 mW。
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