基于嵌入式傳感器的特定動(dòng)作識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)和通信技術(shù)的發(fā)展,智能手機(jī)已經(jīng)成為最為廣泛使用的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)接入設(shè)備之一,其應(yīng)用正變得越來(lái)越流行。智能手機(jī)內(nèi)置各種傳感器件,如加速度傳感器等,它已不單單是通信設(shè)備,更成為影響和改造人們生活的工具,具有強(qiáng)大的感知能力。人體動(dòng)作識(shí)別作為行為理解的一個(gè)方面,逐漸成為計(jì)算機(jī)領(lǐng)域比較熱點(diǎn)的研究課題。
　　本課題根據(jù)人體在室內(nèi)活動(dòng)的主要特點(diǎn),把正常行為定義為屋內(nèi)的走動(dòng)或者靜止,而將摔倒視為異常行為,重點(diǎn)是對(duì)摔倒這一特定動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別,如

2、對(duì)特定動(dòng)作摔倒進(jìn)行可靠估算,可用于獨(dú)居老人日常生活的監(jiān)護(hù)等,為老年人和特別護(hù)理人員提供及時(shí)的救助。
　　首先分析了Android平臺(tái)的傳感器API,接著討論了人體動(dòng)作信號(hào)數(shù)據(jù)的采集與分類處理算法和方法。最后重點(diǎn)是根據(jù)人體的運(yùn)動(dòng)特征,通過提取運(yùn)動(dòng)時(shí)的特征值:超重幅值、連續(xù)失重時(shí)間、靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)加速度振幅均值、摔倒時(shí)加速度矢量夾角等,最后使用KNN(鄰近值)算法進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。
　　實(shí)驗(yàn)表明,該算法對(duì)傳感器的放置方位基本上無(wú)要求,選