基于惯性传感器的实验室安全员用户画像模型研究

摘要：

为提高高校实验室安全员的工作能力与状态,提出基于惯性传感器的安全员用户画像研究方法.利用惯性传感器与智能手机相结合的方式采集安全员的行为特征信息,通过卡尔曼滤波与傅里叶公式对采集数据进行处理,利用仿真模拟训练验证该画像的数据精准度,并得出相应的优劣势.实验数据说明,基于惯性传感器构建的安全员用户画像具有较高的行为特征识别能力,能够帮助解决安全管理工作的常见问题.

关键词：惯性传感器、实验室安全员、用户画像、工作状态

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金19BTQ045

在线出版日期：2022-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：242-246