PIR传感网数据的几何代数建模与行为分析

现有基于PIR（Passive InfraRed）传感器数据的人体行为研究主要局限于运动时空分布、聚类等,对行为轨迹的重建和语义特征的解析相对较少,亟需发展新的建模与行为分析方法。本文尝试利用室内区域PIR传感器监测数据进行时空轨迹重构及其所揭示的运动语义特征研究。本文引入几何代数理论方法,构建传感器场景网络,实现了几何代数空间下动态网络的表达与路径计算,分析了人体运动特征及语义特征,建立最小语义单元,实现了空间数据到语义特征的转化,并可对个人和群体运动的空间区域特征和拓扑特征分析提供支撑。论文将传统PIR传感器网络分析从以几何、统计等为主的信号提取,转变为基于几何代数系统中不同类型代数结构的生成与转化问题,为诸如PIR传感网数据分析一类的非确定问题的求解提供了新的思路和数学基础,可为物联网GIS的构建提供借鉴。