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电销防封线路

全国套餐可选，外呼次数效率比普通电话翻倍线路稳定

主叫变成接电话降低封卡风险

提供多种方案稳定性强，覆盖面广，降低成本，接通率高

引言

随着科技发展以及人们生活水平的提高，智能手机已经成为了日常生活的必需品。集成在智能手机内的加速度传感器，具有体积小、功耗低和灵敏度高等特点，为利用智能手机实现移动情景识别提供了必要条件。作为移动情景识别的一个重要研究方向，专家学者们就如何根据智能手机内部各种传感器采集的数据进行人体行为识别展开了广泛研究，越来越多的研究人员通过移动设备内嵌传感器来采集数据，并对原始数据进行预处理、特征选择、分类器训练，得到用户行为模型，运用该模型分析、确定未知用户的行为，并根据行为识别结果为用户提供所需要的各项服务。该技术在儿童和老年人安全监护、智能监测、生物医学、智能视频监控等方面具有极其广阔的应用前景。

1 已有研究

用户行为本身具有较大差异性，数据采集过程中移动设备放置位置多样化，以及采集环境多样化等因素，都将大大增加用户行为识别的难度。国内外研究者们在这一方面做了大量研究。Zhang等人[1]提出一种基于粗糙集理论的知识增益方法来选择特征，进而用于人体行为识别。赵海勇等人提出了一种以人的动作序列图像的轮廓为特征、基于隐条件随机场的行为识别方法，利用背景差分法和阴影消除技术提取运动人体轮廓[2]。谢立东提出了一种采用分层方法来研究人体行为识别技术的方法[3]。范琳等人提出了一种与穿戴位置无关的手机用户行为识别模型[4]，对走路、跑步、上楼、下楼等日常行为识别的准确率最高达88.32%。王忠民等人提出了一种多频段时域分解的行为识别特征优选方法[5]，对日常行为的识别准确率最高达89%。