生活场景感知是以某种技术手段对生活场景中的信号或事件进行捕获、识别的过程。生活场景感知通过记录生活中的细节信息,增强了用户的记忆能力。传统的事件记录方式为手写记录或电脑记录,这些手段虽然能够记录生活中的重要事件,但存在着记录时间不连续、操作时耗费大量人力的问题。现在由于可穿戴、移动多媒体技术的发展,通过电子手段能够实时地捕获生活场景中的细节信息。本课题研究的是基于多传感信号采集的生活场景感知系统,应用系统最终实现对生活场景中具体情境的感知与回放。具体研究工作包括:1.应用系统的硬件平台搭建。在分析了系统功能需求的基础上,搭建硬件平台,硬件平台包括ARM核心处理器模块、多路传感器,并在核心平台上对硬件驱动等进行了调试。2.设计系统的软件采集模块。采集模块的功能主要包括对位置信息的采集、光照信息的采集、音频信息的采集等。3.数据库的设计。设计数据库对信息进行存储,其中位置信息直接存储,光强信息简单分类后加以存储,声音信息特征提取后进行存储。4.声音识别与分类算法的设计。针对提取到的声音MFCC特征和基频特征,采用贝叶斯网络算法对声音信息进行分类。5.基于时间检索的实现。通过对时间维的检索,系统将同一时刻的多路信息相应的表征状态调入检索入口。6.系统感知模块的实现。实现位置识别、光强分类、声音分类模块、具体情境感知模块的设计。7.设计可视化的交互界面。由wxpython编写出可视化的交互界面,通过对检索入口的加载,界面中将显示对相关信息的检索结果。8.系统测试与实验。在系统设计的最后,对系统的性能进行了测试,接着设计了几组实验:声音识别的测试、位置对应的测试、光强识别的测试及信息检索的实验。生活场景感知应用系统实现了对生活场景具体情境感知的目标,即实现了信号的采集、存储、分类识别、感知、查询与显示等功能。