基于声学的室内人体行为识别研究文献综述

随着物联网、人工智能等技术的快速发展，室内人体行为识别已成为普适计算、智能家居、医疗健康等领域的研究热点。

相较于基于视觉、传感器等方式，基于声学的室内人体行为识别技术因其成本低、易部署、隐私保护性好等优势，受到了学术界和工业界的广泛关注。

本文首先介绍了室内人体行为识别的概念、研究意义以及国内外研究现状，并对声学特征提取、机器学习算法、深度学习算法等关键技术进行了阐述。

其次，详细介绍了基于声学的室内人体行为识别系统的设计与实现，包括系统架构设计、数据采集与预处理、特征提取与选择、行为识别模型构建、系统实现与评估等方面。

然后，对基于声学的室内人体行为识别技术在智能家居、医疗健康、安全监控等领域的应用场景和发展趋势进行了展望。

最后，总结了全文并展望了未来的研究方向。

关键词：室内人体行为识别；声学传感器；特征提取；机器学习；深度学习

近年来，随着物联网、人工智能等技术的快速发展，室内人体行为识别（IndoorHumanActivityRecognition，IHAR）作为实现智慧生活的重要环节，在普适计算、智能家居、医疗健康、安全监控等领域展现出巨大的应用价值和发展前景。

IHAR是指利用各种传感器获取室内环境中人体行为信息，并通过智能算法对获取的信息进行分析和处理，从而识别出人体行为类别的一项技术。

传统的IHAR系统主要依赖于基于视觉的传感器，例如摄像头。