基于边缘云的智能家居活动识别与预测框架

我们提出了一种基于边缘云架构的新型活动学习框架，用于识别和预测人类活动。虽然人类活动的识别已经被许多研究人员广泛研究，但是构成活动的'时间特征'尚未得到采矿算法的充分利用，这些特征可以为活动模型提供有用的见解。在本文中，我们在单个智能家居环境中利用'时间特征'进行活动识别和预测。我们发现从实际数据中活动模式和'时间关系'，如活动的顺序，以发展提示系统。分析从智能家居中收集的实际数据用于验证所提出的方法。