基于雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)及注意力機(jī)制的室內(nèi)行人模式識別

梁玉杰 崔博

摘? 要：在室內(nèi)空間進(jìn)行準(zhǔn)確的行人模式識別/場景感知，特別是與位置關(guān)聯(lián)的識別/感知，對于行人的聚集或追蹤具有重要意義.針對傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法特征提取困難、分類精度低，非正常性行為造成較大識別誤差等問題，提出一種基于注意力機(jī)制和雙向長短記憶（bidirectional long short-term memory，Bi-LSTM）網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)實(shí)時行人模式識別的模型.建立Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)提取滑動窗口內(nèi)行人模式時序特征，評估模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的性能與時效性，優(yōu)化所提網(wǎng)絡(luò)的Bi-LSTM層數(shù)和隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)，并確定最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；為了削減噪聲數(shù)據(jù)對模型的影響，提高網(wǎng)絡(luò)篩選信息特征的能力，引入注意力機(jī)制對所提取的時序特征進(jìn)行權(quán)重參數(shù)優(yōu)化.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，優(yōu)化參數(shù)后的Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)，行人模式識別準(zhǔn)確度平均提高6.37%，進(jìn)一步引入注意力機(jī)制后，識別準(zhǔn)確度平均提高9.21%，最終準(zhǔn)確度可達(dá)99.32%.所提模型可以有效對行人模式/場景感知進(jìn)行分類，為室內(nèi)精準(zhǔn)定位追蹤提供方法支持.

關(guān)鍵詞：行人模式識別；滑動窗口；時序特征；Bi-LSTM；注意力機(jī)制

中圖分類號：TP391????? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1000-2367（2024）03-0088-10

隨著社會的發(fā)展，對精準(zhǔn)定位、準(zhǔn)確智能感知的要求越來越高.在室外，可以通過衛(wèi)星定位技術(shù)以及通訊信號進(jìn)行定位，獲取行程軌跡；在室內(nèi)，行人模式識別/場景感知是實(shí)現(xiàn)行人聚類與追蹤的重要環(huán)節(jié)和前提，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、可靠的室內(nèi)行人時空聚類問題亟須解決.近年來很多學(xué)者與科研團(tuán)隊投入行人模式識別算法的研究中，極大地推進(jìn)室內(nèi)行人追蹤的研究與發(fā)展.

實(shí)現(xiàn)行人模式識別的方法主要有以下兩種途徑：1）視覺識別：基于圖片或視頻的行人模式識別［1-5］，具有精度高的優(yōu)點(diǎn)，但其對環(huán)境要求較高，對攝像頭的位置比較敏感，無法進(jìn)行個體的長時間行人追蹤，且存在人們隱私保護(hù)問題的爭議.2）基于傳感器的行人模式識別［6-14］，隨著慣性傳感器在人們生活中的應(yīng)用與發(fā)展，在室內(nèi)環(huán)境中，不難通過慣性傳感器檢測行人的行為模式及定位信息.本文基于慣性傳感器以及氣壓計相關(guān)時序數(shù)據(jù)對室內(nèi)行人模式進(jìn)行識別，達(dá)到對室內(nèi)行人聚類與追蹤的目的.

運(yùn)用慣性傳感器進(jìn)行行為模式識別的研究眾多.劉宇等［6］提出基于加速度時域特征的人體行為模式識別算法，運(yùn)用前饋型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對行走、上樓、下樓、跑、跳5種行為模式進(jìn)行分類，綜合識別精度達(dá)85%以上.衡霞等［7］利用手機(jī)內(nèi)置三軸加速度采集人體日常行為，對數(shù)據(jù)進(jìn)行提取多種統(tǒng)計特征，利用支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）分類器進(jìn)行分類識別.段小虎等［8］提取三軸加速度數(shù)據(jù)的方差、均值和

收稿日期：2023-03-01;修回日期：2023-03-22.

基金項(xiàng)目：2021年度教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目（202101138019）；2021年度教育部高等學(xué)校電子信息類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會項(xiàng)目（2021-JG-04）.

作者簡介（通信作者）：崔博（1979-），男，河北唐山人，華北理工大學(xué)副教授，研究方向?yàn)樾盘柵c信息智能處理、仿真方法與算法及應(yīng)用，E-mail：mikecui@ncst.edu.cn.

引用本文：梁玉杰，崔博.基于雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)及注意力機(jī)制的室內(nèi)行人模式識別［J］.河南師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2024，52（3）：88-97.（Liang Yujie，Cui Bo.Indoor pedestrian pattern recognition based on bidirectional long short-term memory network and attention mechanism［J］.Journal of Henan Normal University（Natural Science Edition），2024，52（3）：88-97.DOI：10.16366/j.cnki.1000-2367.2023.03.01.0002.）

協(xié)方差作為特征，采用SVM、K最近鄰和隨機(jī)森林算法等傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行模式識別.張烈平等［9］運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析行為數(shù)據(jù)，建立人體活動行為分類模型，得到了較高的準(zhǔn)確率.劉旭等［10］利用SVM和自適應(yīng)力增強(qiáng)（Adaboost）分類算法對站立、側(cè)躺、仰臥、走路和跑步等姿態(tài)進(jìn)行識別，但在人體運(yùn)動其他模式上缺乏研究.王玉坤等［11］采用SVM多類分類器對走、跑、上下樓等人體姿態(tài)進(jìn)行識別，整體識別率達(dá)到87.00%以上，在準(zhǔn)確率以及識別的實(shí)時性上有待提高.以上研究大部分運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)面臨特征提取困難、分類精度低、實(shí)時性較差等突出問題.

近年來，利用深度學(xué)習(xí)解決模式識別與室內(nèi)定位的實(shí)踐層出不窮.深度學(xué)習(xí)方法用樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，具有無需提取樣本特征的優(yōu)勢，主動提取數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律與層次結(jié)構(gòu).楊韞韜等［3］提出一種解決監(jiān)控視頻中行人相互遮擋問題的人體姿態(tài)補(bǔ)全法，運(yùn)用了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrent neural network，RNN）和注意力機(jī)制對人體姿態(tài)序列進(jìn)行雙向補(bǔ)全，估測監(jiān)控視頻中行人被遮擋時的狀況.閆昊雷等［4］將深度學(xué)習(xí)運(yùn)用于行人重識別領(lǐng)域，通過雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)尋求圖像的上下文信息從而進(jìn)行圖像遮擋部分的補(bǔ)全.歐群雍等［5］結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）和Bi-LSTM的模型減少圖像中長期遮擋導(dǎo)致的行人模式誤識別的問題，提升了多行人目標(biāo)的檢測跟蹤性能.高麗麗等［14］提出一種基于智能手機(jī)的長短期記憶（long short-term memory，LSTM）室內(nèi)定位方法，運(yùn)用卡爾曼濾波算法剔除數(shù)據(jù)中的噪聲，建立LSTM深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)抑制陀螺儀數(shù)據(jù)中的漂移現(xiàn)象，有效提高了室內(nèi)定位的精度，但其未考慮室內(nèi)行人存在多種行為模式的問題.文獻(xiàn)［3-5］中均將深度學(xué)習(xí)的算法運(yùn)用在行人模式識別當(dāng)中.文獻(xiàn)［13］中盡管對深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在室內(nèi)定位追蹤中進(jìn)行了充分研究，但仍然面臨持續(xù)追蹤導(dǎo)致功耗高的問題.

綜上所述，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型識別精度較低，無法滿足現(xiàn)在需求；室內(nèi)連續(xù)定位追蹤可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)堆積造成定位不準(zhǔn)確，且存在功耗較大以及私密性差等問題.為實(shí)現(xiàn)一種基于模式識別/場景感知的室內(nèi)空間行人聚集與追蹤方法，本文重點(diǎn)考慮能夠反映室內(nèi)行人位置特征的4種典型行人模式/場景，基于慣性傳感器和氣壓計進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，提出一種注意力機(jī)制與Bi-LSTM相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型.該模型利用Bi-LSTM雙向結(jié)構(gòu)，同時引入注意力機(jī)制使模型加強(qiáng)提取與行人模式相關(guān)性大的特征，實(shí)現(xiàn)低功耗、高精度、實(shí)時識別室內(nèi)行人模式.

1? 相關(guān)工作

1.1? 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理和數(shù)據(jù)集構(gòu)造.本文采用標(biāo)準(zhǔn)差（Z-score）標(biāo)準(zhǔn)化法［15］，基于原始數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，轉(zhuǎn)換函數(shù)如式（1）所示：x′=x-μσ，（1）

式中μ表示樣本數(shù)據(jù)的均值，σ表示樣本數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差，x表示原始數(shù)據(jù)，x′表示標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù).

單一的傳感器觀測點(diǎn)不足以挖掘動態(tài)特征，過小的窗口很難提取充足的特征，過大的窗口會導(dǎo)致訓(xùn)練參數(shù)快速增長，從而增加網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時長.本文對采集到的時序數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動窗口切片處理.實(shí)施過程中，每一個樣本窗口包含300個采樣點(diǎn)，即窗口的大小設(shè)置為3 s，按照50%的采樣重疊率進(jìn)行樣本的連續(xù)獲取.

1.2? 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法

1.2.1? 算法介紹

1）決策樹分類器主要用于分類問題的研究，模型呈現(xiàn)樹形結(jié)構(gòu)，是一種以樣本實(shí)例為基礎(chǔ)的歸納學(xué)習(xí)分類算法［16-17］.根據(jù)損失函數(shù)最小化原則建立決策樹模型，即決策樹的生成［18］.利用已經(jīng)建立的決策樹以同樣的方式進(jìn)行屬性判斷，從而預(yù)測所屬類別.本文采用基尼指數(shù)（Gini）作為節(jié)點(diǎn)分裂評價準(zhǔn)則進(jìn)行分類，其計算如式（2）所示：Gini（P）=∑nm-1Pn（1-Pn），（2）

式中n表示所有樣本的類別數(shù)目，Pn表示第n類樣本被選中的概率.決策樹分類器具備易于解釋和理解的優(yōu)點(diǎn)，但同時存在處理連續(xù)數(shù)據(jù)較難預(yù)測的不足.

2）隨機(jī)森林［19］分類器是以決策樹為基本模型，綜合了裝袋（Bagging）規(guī)則與隨機(jī)特征子空間的算法［20］.該分類器彌補(bǔ)了決策樹中可能存在過擬合情況的缺點(diǎn)，分類精度更高，具有很好的抗噪能力.本文用隨機(jī)森林算法建立多棵CART算法決策樹，最終通過投票決定行人模式的類別.

3）SVM算法是通過最大化類間間隔構(gòu)造最優(yōu)超平面的方法來進(jìn)行分類，是一種監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于模式識別、文本分類等領(lǐng)域［21］.該算法可以解決高維及非線性問題，提高了分類器的泛化能力和模型的魯棒性，但其存在對于大規(guī)模的訓(xùn)練樣本難以實(shí)施的缺陷［22］.

1.2.2? 特征提取

本文選取合加速度的幅值、合加速度標(biāo)準(zhǔn)差、氣壓計的標(biāo)準(zhǔn)差具體計算如下.

1）加速度at為三軸加速度各方向加速度的矢量模，即合加速度的大小，如式（3）所示：at=a2tx+a2ty+a2tz，（3）

式中atx，aty，atz分別表示加速度在x，y，z軸t時刻的加速度，at表示t時刻的合加速度.

2）標(biāo)準(zhǔn)差σ為數(shù)據(jù)樣本方差的算術(shù)平方根，該特征可反映數(shù)據(jù)樣本的離散程度，本文對合加速度以及氣壓數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差特征的提取，如式（4-5）所示：σ1=∑nt=1（at-μ）2n-1，（4）

σ2=∑ni=1（xi-μ）2n-1，（5）

式（4）、（5）中：at為合加速度數(shù)據(jù)，t=1，2，3，…，n，n為數(shù)據(jù)樣本個數(shù)，σ1為n個樣本合加速度的標(biāo)準(zhǔn)差.xi為大氣壓數(shù)據(jù)，i=1，2，3，…，n，n為數(shù)據(jù)樣本個數(shù)，σ2為n個樣本大氣壓的標(biāo)準(zhǔn)差.

上述特征可以有效區(qū)分行人在室內(nèi)走路、爬樓、電梯、扶梯4種行人模式/場景.其特征分布如圖1～3所示.

圖1表明，爬樓模式的合加速度標(biāo)準(zhǔn)差在1.2～1.4之間、行走模式的合加速度標(biāo)準(zhǔn)差在1.1～1.2之間，運(yùn)動較為劇烈，且劇烈程度不同，較易區(qū)分；但是直梯、扶梯這兩種模式的合加速度標(biāo)準(zhǔn)差均在0.8～0.9之間，雖有區(qū)分但仍有交叉，基于合加速度標(biāo)準(zhǔn)差特征進(jìn)行區(qū)分容易混淆.

圖2表明，爬樓、行走模式與其他模式的交叉較少，易于區(qū)分，扶梯與直梯這兩種模式交叉較多，基于合加速度幅值特征很難區(qū)分.為了進(jìn)一步區(qū)分直梯與扶梯這兩種行人模式，本文進(jìn)一步引入氣壓標(biāo)準(zhǔn)差特征.

圖3表明，直梯模式在一個滑動窗口時間內(nèi)氣壓變化大，數(shù)據(jù)較為離散，標(biāo)準(zhǔn)差在0.10～0.12之間，行走模式在一個滑動窗口時間內(nèi)的氣壓變換非常小，樣本數(shù)據(jù)非常集中，標(biāo)準(zhǔn)差較小，易于區(qū)分；爬樓與扶梯在一個滑動窗口時間內(nèi)氣壓變化的大小相似，標(biāo)準(zhǔn)差均位于0.03～0.06之間；直梯與扶梯模式的氣壓標(biāo)準(zhǔn)差相差較大，易于區(qū)分.

2? 模型構(gòu)建

2.1? 系統(tǒng)整體設(shè)計

本文設(shè)計的室內(nèi)時空聚類總體系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4所示.基于智能手機(jī)或手環(huán)采集慣性傳感器以及大氣壓的時序數(shù)據(jù)，構(gòu)建一種結(jié)合注意力機(jī)制和Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)的行人模式識別/場景感知模型，對室內(nèi)行人模式進(jìn)行實(shí)時精準(zhǔn)識別.在行人模式識別模型的基礎(chǔ)上，通過大氣壓數(shù)據(jù)進(jìn)行樓層識別，同時提取數(shù)據(jù)的時間標(biāo)簽，將相同時間的行人模式以及所處樓層進(jìn)行聚類分析，最終得到行人在室內(nèi)的時空位置，以實(shí)現(xiàn)室內(nèi)高精度、低功耗的行人聚集分析，達(dá)到精準(zhǔn)定位的目標(biāo).

2.2? 結(jié)合注意力機(jī)制和Bi-LSTM的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

LSTM網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過引入遺忘門、輸入門和輸出門的機(jī)制，有效改善了RNN梯度爆炸和梯度消失的問題［23］，特別適用于序列數(shù)據(jù)處理［23］.Bi-LSTM通過使用兩個獨(dú)立的隱藏層，一個LSTM正向處理序列，一個LSTM反向處理序列，這種結(jié)構(gòu)充分利用序列中前后兩個方向的信息，可以有效提取數(shù)據(jù)前后的時序特征［24］.

對于室內(nèi)行人模式識別/場景感知，本文研究提出結(jié)合注意力機(jī)制和Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的模型，模型結(jié)構(gòu)如圖5所示，模型結(jié)構(gòu)由Bi-LSTM層、注意力機(jī)制層和全連接層組成.該模型基于固定大小的滑動窗口，獲取4種典型室內(nèi)行人模式的時序數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識別，其主要步驟為：第一步，將輸入的行人模式數(shù)據(jù)序列經(jīng)過Bi-LSTM層，結(jié)合整個窗口數(shù)據(jù)進(jìn)行正向與反向的特征提取，并輸出特征值；第二步，將Bi-LSTM層的輸出作為注意力機(jī)制層的輸入，由于Bi-LSTM層各時刻輸出的隱藏狀態(tài)對結(jié)果的影響度不同，運(yùn)用注意力機(jī)制讓模型關(guān)注影響度較大的隱藏狀態(tài)，實(shí)時分配行人模式數(shù)據(jù)中提取的權(quán)重，增加有效特征的權(quán)重，提高準(zhǔn)確度；第三步，將注意力輸出向量輸入全連接層，經(jīng)過兩層全連接層之后降低維度至分類維度，最終輸出分類結(jié)果.

1）輸入層：室內(nèi)行人模式的時序數(shù)據(jù)經(jīng)過滑動窗口提取之后，每一個窗口有n個采樣點(diǎn)，每一個采樣數(shù)據(jù)中包含m個數(shù)據(jù)，從而得到樣本輸入矩陣Rn×m，n為每個樣本輸入的序列長度，m為輸入數(shù)據(jù)維度.

2）Bi-LSTM層：室內(nèi)行人模式需要通過整個滑動窗口的時序數(shù)據(jù)的信息才能更加精準(zhǔn)地判斷，因此本文運(yùn)用Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)特征，然后前饋到同一個輸出層.該層生成了一系列的隱藏狀態(tài)hi∈R2n×m，2n表示數(shù)據(jù)序列中采樣點(diǎn)個數(shù)的2倍，m表示隱藏狀態(tài)的向量維度.

3）參數(shù)舍棄（Dropout）［25］：在Bi-LSTM層中加入Dropout，大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在費(fèi)時和容易過擬合的缺點(diǎn)，加入Dropout之后每一次訓(xùn)練都會隨機(jī)剔除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的部分神經(jīng)元，解決模型過擬合的問題，提高模型的泛化能力.

4）注意力機(jī)制層：深度學(xué)習(xí)的注意力機(jī)制［26-28］主要體現(xiàn)為在信息處理的過程中，對于不同的內(nèi)容分配不同的注意力權(quán)重，在一定程度上提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理長序列問題的能力.

先使用注意力機(jī)制層再使用Bi-LSTM層可以提高模型的性能和效率，尤其是在長序列數(shù)據(jù)集.先使用Bi-LSTM層再使用注意力機(jī)制層也可以提高深度學(xué)習(xí)模型的性能，同時也可以提高模型在復(fù)雜序列數(shù)據(jù)上的魯棒性.本文考慮到在室內(nèi)行人模式識別中選取滑動窗口較小，滑動窗口內(nèi)代表行人模式的慣性傳感器數(shù)據(jù)較為復(fù)雜，將該數(shù)據(jù)先通過Bi-LSTM層提取當(dāng)前時刻之前之后的特征信息，再將這些信息作為注意力機(jī)制層的輸入，更好地捕捉特征信息中的關(guān)鍵信息，加強(qiáng)與行人模式相關(guān)性大的輸入特征，進(jìn)一步提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對特征的挖掘能力，從而提高模型的學(xué)習(xí)性能以及魯棒性.

因此本文在Bi-LSTM層后引入注意力層，將得到Bi-LSTM層的輸出H=｛h1，h2，h3，…，hn｝作為注意力層的輸入，其中n是輸入樣本時序數(shù)據(jù)的長度，然后通過打分函數(shù)s（h，q）計算查詢向量q和每個輸入hi之間的相關(guān)性，得出分?jǐn)?shù)，最后使用softmax函數(shù)對分?jǐn)?shù)進(jìn)行歸一化，歸一化后的結(jié)果便是注意力權(quán)重a=｛a1，a2，a3，…，an｝，以ai為例，具體公式如下：ai=softmax（s（h，q））=exp（s（hi，q））∑nj=1exps（s（hj，q））.（6）

將當(dāng)前時刻得到的注意力權(quán)重與對應(yīng)特征相乘得到加權(quán)后注意力輸出向量si.

5）全連接層：全連接層連接注意力機(jī)制輸出的，通過兩層全連接層，綜合之前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所有信息，降低維度至4維，便于輸出分類，得到輸出特征向量.

6）輸出層：將特征向量si輸入softmax分類器，輸出對室內(nèi)行人模式分類的預(yù)測概率，最終取最大的預(yù)測概率對應(yīng)的類別作為分類結(jié)果.

2.3? 樓層識別

實(shí)現(xiàn)高精度的室內(nèi)行人聚類或追蹤不僅要求對行人進(jìn)行水平位置的模式識別，同樣需要對行人進(jìn)行準(zhǔn)確的三維空間的定位，因此能夠?qū)崟r提供行人當(dāng)前所在的樓層位置是必要的.基于差分氣壓的樓層切換識別技術(shù)成本較低，精度較高，本文使用以差分氣壓測高、通過室內(nèi)行人模式修正的樓層識別方法，在較低成本的前提下保證提升樓層識別率［29-30］.

根據(jù)氣象學(xué)中兩個不同海拔高度的大氣壓強(qiáng)差可表述為：h-h0=RdTgln P0P，（7）

式（7）中h為測量氣壓值對應(yīng)的高度，m；h0為基準(zhǔn)氣壓值對應(yīng)的高度，m；g為重力加速度（g=9.806 7 m/s2）;Rd為干燥空氣氣體常數(shù)（Rd=287.052 9 m2/（s2K））；T為空氣的熱力學(xué)溫度，K；P為測量氣壓值；P0為基準(zhǔn)氣壓值.

記Δh=h-h0，則Δh表示測量氣壓的蓋度與水平面的相對高度，將熱力學(xué)溫度T轉(zhuǎn)換為攝氏度t，帶入相關(guān)參數(shù)的數(shù)值得到以下表達(dá)式：Δh=67.399 5（273.15+t）lg P0P.（8）

根據(jù)式（8）即可求得測量位置的高度信息、每層樓的高度及初始樓層信息確定行人的樓層號.當(dāng)檢測到行人處于行走模式時，通過求得的高度信息，確定行人所在樓層；當(dāng)檢測到行人處于爬樓、扶梯、直梯模式時，通過對窗口內(nèi)氣壓數(shù)據(jù)的改變結(jié)合求得的層高數(shù)據(jù)，確定行人所在的具體位置，如式（9）：

F=F0+round（1h067.399 5（273.15+t）lg P0P），（9）

式中，F(xiàn)為行人所在的樓層號，F(xiàn)0為行人的初始樓層號，h0為建筑每層樓的高度，round函數(shù)實(shí)現(xiàn)對求得高度的取整運(yùn)算.

3? 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1? 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

實(shí)驗(yàn)平臺操作系統(tǒng)為64位Windows 10系統(tǒng)，CPU為AMD Ryzen 9 5950X 16-Core Processor，GPU為NVIDIA GeForce RTX 3090 24 G獨(dú)立顯卡，使用pytorch1.12.1構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型.

本文數(shù)據(jù)基于智能手機(jī)傳感器采集，實(shí)驗(yàn)選擇8名志愿者在自然環(huán)境中采集數(shù)據(jù)，其中男生5人，女生3人.在采集過程中，數(shù)據(jù)采樣頻率是100 Hz，每名志愿者每種狀態(tài)的測量時間約為5 min，共采集了室內(nèi)典型的4種行人模式步行、爬樓、扶梯、直梯數(shù)據(jù)，采集的數(shù)據(jù)均包含4種行人模式，且在采集時不受任何約束，不規(guī)定出腳順序，完全按照自己的行為習(xí)慣執(zhí)行相應(yīng)的動作.

為了驗(yàn)證本文提出的結(jié)合注意力機(jī)制和Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)行人模式識別模型的實(shí)際效果，在實(shí)驗(yàn)前，對數(shù)據(jù)集進(jìn)行滑動窗口化采樣、標(biāo)準(zhǔn)化等預(yù)處理，最終得到45 391個數(shù)據(jù)樣本，為了評估深度學(xué)習(xí)模型的穩(wěn)定性與魯棒性，將數(shù)據(jù)樣本以8∶1∶1的比例隨機(jī)分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集對模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試.

3.2? 模型試驗(yàn)結(jié)果及分析

3.2.1? 分類實(shí)驗(yàn)評估

本文采用決策樹、隨機(jī)森林和SVM 3種較為典型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法利用準(zhǔn)確度指標(biāo)，使用 Scikit-learn 作為算法構(gòu)建工具.通過對傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)的方法與本文提出的結(jié)合注意力機(jī)制和Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)的模型形成對比實(shí)驗(yàn)，進(jìn)行討論.結(jié)果如表1所示.

表1? 分類實(shí)驗(yàn)評估

Tab. 1? Comparative Experiments on Traditional Machine Learning

名稱精準(zhǔn)度/%召回率/%準(zhǔn)確度%

決策樹91.7087.5088.34

隨機(jī)森林90.2490.5289.83

SVM90.7092.8690.17名稱精準(zhǔn)度/%召回率/%準(zhǔn)確度%

LSTM93.4394.6490.75

本文模型98.7597.7999.32

分析對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，結(jié)合注意力機(jī)制和Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的模型在行人模式識別的準(zhǔn)確度為99.32%，且精準(zhǔn)度平均提高了7.23%，召回率平均提高了6.41%，均優(yōu)于其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法.

3.2.2? 超參數(shù)選擇及性能評價

在深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，超參數(shù)是通過人為提前設(shè)定好網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)參數(shù)用于訓(xùn)練模型.為了更加客觀全面地證明本文所提方法的準(zhǔn)確性與高效性，運(yùn)用控制變量的方法通過調(diào)整Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)尋求最優(yōu)參數(shù)組合.

（1）Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)層數(shù).Bi-LSTM的層數(shù)對模型的準(zhǔn)確度、實(shí)時性與計算復(fù)雜程度有很大的影響.如果層數(shù)設(shè)置得過小，模型訓(xùn)練速度變快，但是精準(zhǔn)度會有所下降，收斂速度也會變得很慢；而如果層數(shù)設(shè)置得過大，由于Bi-LSTM為時序模型，層數(shù)的增加會造成訓(xùn)練時間的增加以及占用內(nèi)存指數(shù)級增長.因此設(shè)置實(shí)驗(yàn)的不變量：學(xué)習(xí)率為0.000 1，隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為128，全連接層層數(shù)為2層，全連接層神經(jīng)元分別為128和32（未加激活函數(shù)），訓(xùn)練次數(shù)（epoch）為150，對Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)層數(shù)改變進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)討論，具體如表2.

通過上述對比實(shí)驗(yàn)分析可知：Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)層數(shù)由1層增加到5層模型準(zhǔn)確度上升了11.01%，由第5層增加到第7層模型準(zhǔn)確度下降了1.56%.可以看出，改變Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)層數(shù)模型的準(zhǔn)確度會隨著層數(shù)的增加而增加，從第2層開始模型隨著層數(shù)增加準(zhǔn)確度增長緩慢，增加到第5層時開始呈現(xiàn)下降趨勢，但不明顯；直到層數(shù)為第8層時，準(zhǔn)確度下降了5.30%，下降幅度較大.網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加導(dǎo)致神經(jīng)元個數(shù)增多，極大增加了模型的訓(xùn)練時間和占用內(nèi)存.

（2）隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù).一般來講，隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)是導(dǎo)致模型過擬合的直接原因，節(jié)點(diǎn)數(shù)過小，模型不具有泛化能力［31］；節(jié)點(diǎn)過多，模型容易陷入局部最優(yōu)，甚至導(dǎo)致過擬合的情況［32］.因此設(shè)置實(shí)驗(yàn)的不變量：學(xué)習(xí)率為0.000 1，Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)層數(shù)為2層，全連接層層數(shù)為2層，全連接層神經(jīng)元個數(shù)分別為128和32（未加激活函數(shù)），epoch為150，對隱藏節(jié)點(diǎn)數(shù)改變進(jìn)行對比試驗(yàn)討論，具體如表3.

表3? 不同隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)模型對比

Tab. 3? Comparison of node number models of different hiding layers

隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)3264128256

準(zhǔn)確度/%86.3492.4794.8295.03

模型大小/kB562067943 122

訓(xùn)練時間/s15.1216.4618.8825.74

通過上述對比實(shí)驗(yàn)分析可知，隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)由32增加到256，模型準(zhǔn)確度上升了8.69%，模型大小增加了3 066 kB，訓(xùn)練一個epoch耗費(fèi)的時間增加10.62 s，可以看出，改變隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)模型的準(zhǔn)確度隨著隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加而增加，但增加速率呈下降趨勢；模型所占儲存空間的大小、訓(xùn)練一個epoch耗費(fèi)的時間與節(jié)點(diǎn)個數(shù)呈正相關(guān).

移動端模型需滿足模型尺寸小、模型計算復(fù)雜程度低、耗電量低等條件.為了滿足室內(nèi)行人模式識別/場景感知的實(shí)時性、高效性和準(zhǔn)確性，模型最終確定相關(guān)超參數(shù)如表4.

表4? 最優(yōu)模型超參數(shù)設(shè)置

Tab. 4? Optimal model hyperparameter settings

超參數(shù)訓(xùn)練次數(shù)學(xué)習(xí)率Bi-LSTM層數(shù)隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)Dropout

數(shù)值1500.000 121280.5

3.2.3? 模型結(jié)構(gòu)改進(jìn)及必要性討論

（1）全連接層改進(jìn).全連接層層數(shù)以及是否增加激活函數(shù).本文中將注意力機(jī)制層輸出結(jié)果作為全連接層的輸入，全連接層具有局部特征整合，實(shí)現(xiàn)最終預(yù)測分類的作用，會對數(shù)據(jù)特征的選取以及模型的準(zhǔn)確度造成影響.因此設(shè)置實(shí)驗(yàn)不變量：學(xué)習(xí)率為0.000 1，Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)層數(shù)為2層，隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為128，epoch為150，設(shè)置A1、B1、C1、D1組別，對全連接層的層數(shù)和是否增加激活函數(shù)進(jìn)行對比試驗(yàn)討論，具體如表5.

對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，神經(jīng)元個數(shù)越增加，模型越復(fù)雜，模型大小與訓(xùn)練時間均增加；全連接層數(shù)增加，模型非線性表達(dá)能力提高，提高了模型的學(xué)習(xí)能力.雖然D1組模型在模型大小以及訓(xùn)練時間上不是最優(yōu)選擇，但其行人模式識別的準(zhǔn)確度為96.48%，較其他組別模型有較大提升.

（2）消融實(shí)驗(yàn).為了進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)合注意力機(jī)制和Bi-LSTM模型在室內(nèi)行人模式識別上的優(yōu)勢，探究模型架構(gòu)中各部分所起的作用，在上文確定的超參數(shù)的基礎(chǔ)上，加入多組消融實(shí)驗(yàn)分析模型各個模塊對整體模型性能的影響程度.消融實(shí)驗(yàn)步驟如下：1）A2組設(shè)置網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為單向，不引入注意力機(jī)制，模型其余超參數(shù)不變；2）B2組設(shè)置網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為雙向，不引入注意力機(jī)制，模型其余超參數(shù)不變；3）C2組設(shè)置網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為單向，引入注意力機(jī)制，模型其余超參數(shù)不變；4）D2組為本文網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將注意力機(jī)制與Bi-LSTM相結(jié)合.消融實(shí)驗(yàn)分組及實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表6.

由表6可知，B2組相較于A2組將LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變?yōu)殡p向，準(zhǔn)確度上升了5.73%，模型大小增加了321 kB，每個epoch訓(xùn)練時間增加了1.53 s；C2組相較于A2組引入注意力機(jī)制，準(zhǔn)確度上升了4.73%，模型大小增加了286 kB，每個epoch訓(xùn)練時間增加了1.06 s；本文所提出的完整模型D2組相較于A2組，雖然模型大小與訓(xùn)練時間不是最優(yōu)，但每個epoch訓(xùn)練時間僅增加了2.45 s，在實(shí)際應(yīng)用中細(xì)分到每個滑動窗口增加的預(yù)測時間可忽略不計，其準(zhǔn)確度上升了8.57%，得到大幅增加.通過將D2組與B2 、C2組對比可得，使用Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和引入注意力機(jī)制均可增加行人模式識別準(zhǔn)確度，這在一定程度上反映了在室內(nèi)行人模式識別中Bi-LSTM通過雙向處理時序數(shù)據(jù)的特性，更能充分挖掘數(shù)據(jù)深層次的特征，提高數(shù)據(jù)的利用率；引入注意力機(jī)制后將樣本數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息突出，使得網(wǎng)絡(luò)能夠更有效地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的相互關(guān)系，提升了模型的準(zhǔn)確度與魯棒性.綜上所述，本文充分發(fā)揮了注意力機(jī)制與Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢，使模型在室內(nèi)行人模式識別/場景感知中有效運(yùn)用.

（3）模型性能驗(yàn)證.在測試集上對所提模型進(jìn)行了5次評估，表7給出了分類的混淆矩陣.結(jié)果表明，在行走、爬樓、直梯和扶梯分類中，本文算法對各種行人模式識別的準(zhǔn)確度平均為99.32%.

4? 結(jié)? 論

本文以實(shí)現(xiàn)室內(nèi)行人聚類與追蹤中的行為模式識別/場景感知為出發(fā)點(diǎn)，提出了一種結(jié)合注意力機(jī)制和Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)的行人模式識別模型，對室內(nèi)典型的行人模式進(jìn)行準(zhǔn)確識別.通過進(jìn)行多組對比實(shí)驗(yàn)與消融實(shí)驗(yàn)，對模型參數(shù)進(jìn)行了最優(yōu)化的組合，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法相比，所提模型準(zhǔn)確度提高了7.49%～10.98%，與不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型相比準(zhǔn)確度平均提高7.36%.并且在構(gòu)建優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)時綜合考慮了模型大小與訓(xùn)練時間，本文提出的模式識別方法能夠?qū)崟r、高效、準(zhǔn)確地識別出室內(nèi)行人與位置強(qiáng)關(guān)聯(lián)的典型行為模式，能夠滿足室內(nèi)行人模式識別的需求，為室內(nèi)精準(zhǔn)定位追蹤奠定基礎(chǔ).在未來的工作中，計劃將引入更復(fù)雜的手機(jī)攜帶模式，使其更加多元化，提高模型的泛化能力與室內(nèi)行人模式識別/場景感知的性能，提供一種應(yīng)用更廣泛的模型.

參? 考? 文? 獻(xiàn)

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Indoor pedestrian pattern recognition based on bidirectional long short-term memory network and attention mechanism

Liang Yujiea， Cui Boa，b

（a. Artificial Intelligence; b. Hebei Key Laboratory of Industrial Intelligent Perception North China University of Science and Technology， Tangshan 063210， China）

Abstract： In indoor space， accurate pedestrian pattern recognition/scene perception， especially the recognition/perception associated with location， is of great significance for pedestrian gathering or tracking. Aiming at the problems of traditional machine learning methods such as difficulty in feature extraction， low classification accuracy， and large recognition errors caused by abnormal behaviors， this paper proposes an indoor real-time pedestrian pattern recognition model based on attention mechanism and bidirectional long short-term memory（Bi-LSTM） network. The Bi-LSTM network was established to extract the temporal characteristics of the pedestrian mode in the sliding window， evaluate the performance and timeliness of the model network structure， optimize the number of Bi-LSTM layers and the number of hidden layer nodes， and determine the optimal network structure. In order to reduce the influence of noise data on the model and improve the ability of the network over screen information features， the attention mechanism is introduced to optimize the weight parameters of the extracted temporal features. The experimental results show that compared with the traditional machine learning algorithm， the accuracy of pedestrian pattern recognition in the optimized Bi-LSTM network is improved by 6.37% on average. After further introducing the attention mechanism， the accuracy of pedestrian pattern recognition is improved by 9.21% on average， and the final accuracy can reach 99.32%. The proposed model can effectively classify the pedestrian mode/scene perception， and provide method support for accurate indoor positioning and tracking.

Keywords： pedestrian pattern recognition; sliding window; temporal feature; Bi-LSTM; mechanism of attention

［責(zé)任編校? 陳留院? 趙曉華］