58 智能系统学报 第5卷 此前面描述的行为分析的方法都很雅推应用于家庭行 式来分析人的意图 为理解系统.本文避开家庭环境中人体姿态提取难的 系统框图见图1，下文将具体论述各个部分的 问题和当前行为分析方法只对单个姿态或者一组动 实现过程，首先描述家庭智能空间的技术平台以及 作序列理解的局限，结合家庭智能空间平台提供的环 本文所利用的信息 境数据和区域行为模式、日常行为习惯信息，利用马 尔可夫模型建立行为模板，实现了人的反常习惯、突 2基于场景的行为模式和行为习惯 发异常行为的实时检测和人意图的正确理解。 2.1智能空间技术平台 应用于家庭服务机器人的智能空间把感知器 1 行为理解方案 件、执行器件分布在空间中相应的位置，实现对其中 家庭服务机器人行为理解系统需要识别人的意 物的位置、形状以及人的动作、行为等全面的感知和 图，预测人在行为过程的需要，提供适当的服务以提 理解，通过执行器实现相应的服务任务，同时能够为 高人的生活质量：检测人的异常行为（反常习惯和 机器人提供更加完备的环境信息，实现更加快捷、准 突发异常行为)，监控人的健康状况，提高人生活的 确、稳定的家庭服务工作.本文的家庭智能空间 安全感.涉及的关键问题是要建立一种适合机器人 中主要组成部分包括：分布式摄像机、网络设备、数 提供自主服务的意图识别模型；并且建立一种适合 据库和信息处理系统.图2所示是一个典型的家庭 服务机器人自主学习服务对象行为习惯和发现异常 智能空间的环境，分别在客厅、卧室、书房安装分布 行为的认知模型.家庭环境下的行为理解系统具体 式摄像机，分布式镊像机的安装要尽可能保证多视 实现步骤如下： 角、全方位地获取场景视频信息， 1)首先阐述智能空间技术平台和智能空间信 息系统中基于场景的区域行为模式和行为习惯， 书房 2)行为描述.利用多个摄像机的运动人体检测 方法确定人体在家庭环境中的位置，根据智能空间 卧室留 中场景的区域划分，将视频图像中获得的人体位置 客厅 关联到不同的区域，同时记录关联的顺序和时间，构 建位置关联矩阵和时空关联矩阵；统计出人体在空 间中的位置状态转移概率和位置状态持续时间概 海 率，生成日常行为模板。 图2家庭智能空间的典型环境 家庭智能空间 Fig.2 Home intelligent space 2.2行为模式和行为习惯的数学表示 运动人休位置的提取 ☒ State 9 书菜、书四 药品篇 时空关联 位置关联 时 位置状态转移 仗域行为模式 状态持续时间 沙发 意图识别 日常为模板 反常习惯 突发异常行为 图3家庭智能空间区域状态模型 Fig.3 Home intelligent space scene state model 图1系统流程图 不同的场景对应不同的行为，例如，人在书桌和 Fig.1 The system flow chart 书橱前对应的正常行为是读书，突发异常行为是长 3)行为检测.将当前的行为数据与日常行为模 时间地趴在书桌上，根据不同场景对应不同行为模 板匹配，根据匹配的相似度，判断人的反常习惯、突 式，将家庭智能空间划分为不同的区域状态.图3表 发异常行为；通过匹配人的位置、时间和区域行为模 示数据库系统中存储的基于场景的区域状态划分