作者：岳雨豪,武一,李家兴 单位：北京无线电技术研究所 出版：《电子测量技术》2020年第05期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZCL2020050030 DOC编号：DOCDZCL2020050039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《意愿者玻窗清洁器》PDF+DOC2016年第09期 代阳林,杨晟,李建,唐国辉,武新,许磊 《基于CC2530的智能无线装置设计》PDF+DOC2015年第23期 陈小龙,郑炜超,朱春望 《CNN与决策树结合的新型人体行为识别方法研究》PDF+DOC2017年第12期 王忠民,张琮,衡霞 《基于深度学习的应急手势识别算法研究》PDF+DOC2018年第02期 张雨晨,甘俊英,余飞,曾军英 《电工电子新技术在智能家居的应用》PDF+DOC2020年第09期 曾向飚 《基于无线传感器网络在智能家居中的设计》PDF+DOC2012年第02期 韦明劭,李海 《智能家居无线报警系统设计》PDF+DOC2007年第04期 郑君刚,吴成东,张平,韩立伟 《智能家居的发展趋势分析》PDF+DOC2015年第17期 肖清华 《基于Android平台的传感器在物联网智能家居中应用探索》PDF+DOC2014年第15期 向守超,秦凤梅 《双程传控智能家居控制系统》PDF+DOC2014年第01期 白雪敏,王彩霞,孙风雷,王雪,刘冲

    • 目前大多数智能家居系统的交互方式为按键、文本和语音，交互过程自然程度不高，为了提高用户与智能家居系统的交互效率，使得交互过程显得更加自然，提出一种基于家居行为识别触发智能家居多种场景模式的方法，通过智能穿戴传感器数据来识别用户家居行为，根据家居行为识别结果来触发智能家居的多种场景模式，从而实现智能家居和用户之间的“无感化”交互。家居行为识别主要基于CNN-GRU深度学习网络模型，在采集的家居场景数据中准确率达到95.54%，实验证明在特定的智能家居环境中该方法切实可行。

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