Hệ thống giám sát hành vi người qua wifi/internet được triển khai để dự đoán năm hành động cơ bản bao gồm: Ngồi, nằm, đứng, đi bộ và chạy bộ. Bài viết này trình bày giải pháp phân loại hành động dựa trên các ngưỡng đặc trưng gia tốc điển hình theo thời gian thực. Để phát hiện các ngưỡng đặc trưng tín hiệu, nhóm nghiên cứu xây dựng mô hình phân loại hành động ứng dụng thuật toán học máy cây quyết định (DT) với đầu vào là các đặc trưng dữ liệu gia tốc ba trục. | Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-ECIT2021 Xây dựng mạng giám sát hành vi người trong tòa nhà sử dụng công nghệ WIFI ĐÀO TÔ HIỆU1 2 LÊ MINH HÒA 1 Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Khoa Điện-Điện tử 2 Học viện Khoa học và Công nghệ-VAST Trường Đại học Giao thông Vận tải Email dthieu@ Email hoaleminh1989@ TRẦN ĐỨC NGHĨA TRẦN ĐỨC TÂN Viện Công nghệ Thông tin IOIT-VAST Khoa Điện Điện tử Viện Hàn Lâm KH amp CN Việt Nam Trường Đại học Phenikaa Email nghiatd@ Email Tóm tắt Hệ thống giám sát hành vi người qua đặc trưng này được trích xuất trên từng phân đoạn wifi internet được triển khai để dự đoán năm hành dữ liệu theo thời gian với kích thước cố định n- động cơ bản bao gồm ngồi nằm đứng đi bộ và giây và được huấn luyện với thuật toán học máy chạy bộ. Bài viết này trình bày giải pháp phân loại cây quyết định để tìm ra các ngưỡng đặc trưng hành động dựa trên các ngưỡng đặc trưng gia tốc điển hình theo thời gian thực. Để phát hiện các quan trọng. ngưỡng đặc trưng tín hiệu nhóm nghiên cứu xây II. TỔNG QUAN dựng mô hình phân loại hành động ứng dụng thuật toán học máy cây quyết định DT với đầu vào là A. Mô hình phân loại hành động các đặc trưng dữ liệu gia tốc ba trục. Từ đó các Mô hình phân loại hành động Hình 1 gồm 3 hoạt động thường ngày của con người được theo giai đoạn chính i gt Thu thập dữ liệu ii gt Chọn lọc dõi quan sát từ xa trên điện thoại thông minh và đặc trưng iii gt Phân loại hành động. máy chủ dữ liệu qua mạng wifi internet. Nghiên cứu Phân đoạn này hướng đến xây dựng hệ thống giám sát hành vi Dữ liệu thô Tiền xử lý theo thời gian Thu thập dữ liệu người trong tòa nhà có hiệu suất cao giá thành rẻ và hoạt động theo thời gian thực. Kết quả thực Huấn luyện Trích chọn nghiệm đạt được độ chính xác hơn 90 là tốt khi Hành vi phân loại đặc trưng gắn cố định thiết bị phân loại trên eo người các tình Phân loại hành động Chọn lọc đặc trưng nguyện .
