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推理

推理是论文中的“后验概率到活动记录”阶段。系统先对完整会话运行三个已选窗口模型, 再融合概率时间线并输出活动片段。

后验概率

3 秒、5 秒和 8 秒模型都以一秒为步长。每个模型生成六分类后验矩阵:背景加五类 运动。融合前,5 秒和 8 秒矩阵通过插值对齐到 3 秒参考网格。

三个尺度提供互补证据:

尺度 优点 局限
3 秒 定位活动切换 稳定区间噪声较大
5 秒 平衡细节与上下文 存在一定边界模糊
8 秒 重复动作背景稳定 边界精度最低

尺度仲裁

LBSA 在稳定区间使用 (0.20, 0.35, 0.45)。3 秒时间线发生活动切换时,局部权重 调整为 (0.50, 0.27, 0.23)。长窗口仍提供支持,短窗口则获得足够权重修正边界。

记录解码

TRL 只对融合矩阵执行一次:

  1. 平滑各类别概率时间线;
  2. 用受约束 Viterbi 解码前后一致的状态序列;
  3. 提取连续前景区间;
  4. 合并小于 60 秒的同类间隔;
  5. 根据加速度能量在 ±15 秒内修正边界;
  6. 消解重叠;
  7. 删除短于 180 秒的记录;
  8. 应用 Top-K 和置信度筛选。

论文最终工作点使用 Top-K 3 和置信度 ≥ 0.45。这些阈值面向分钟级训练记录,新的 活动协议必须重新校准。

窗口后验概率、朴素方法产生的碎片记录和 TRL 稳定后的记录
TRL 减少错误拆分、短时误报和边界漂移。

活动记录

每条前景输出包含:

字段 含义
user_id 记录标识符
category 五类活动之一
start 片段开始时间,单位为毫秒
end 片段结束时间,单位为毫秒

背景类别参与解码,但不作为活动记录输出。

复杂度

平滑与片段修正对窗口数呈线性复杂度,Viterbi 解码为 O(TC²)。系统只有六个类别, 因此运行时间主要由神经网络前向计算决定。输入和参数固定时,记录层结果完全确定, 每次合并、修正与过滤都有明确含义。

运行软件

默认入口为 python run_inference.py。输入路径与 Python 接口见 快速开始API 参考