面向独居老人异常检测的传感器数据仿真

随着全球独居老人数量的增加，对基于传感器的异常行为检测的需求日益增长。尽管配备环境传感器的智能家居可用于检测此类异常，但存在缺乏足够真实数据以开发检测算法的问题。为解决这一问题，已有学者提出了多种传感器数据模拟器，但它们无法恰当地模拟现实中存在的异常之间的长期转换与相关性。因此，本文提出了一种新型传感器数据模拟器，能够在生成传感器数据时对这些因素进行建模。本研究考虑的异常被分为三类：状态异常、活动异常和移动异常。该模拟器在 100 分钟内生成了 10 年的数据，包含六种异常，每种各两个。数值评估表明，该模拟器在模拟真实数据的日常变化方面优于以往的模拟器。