一种基于单轴加速度传感器的运动行为识别方法

摘要

基于多传感器或是多轴传感器的运动行为识别方法需要融合多传感器数据或多轴数据，造成了较高的计算开销，增加了成本，同时降低了识别的实时性；本发明提供了一种基于单轴加速度传感器的运动行为识别方法，该方法采用一个加速度传感器的单轴数据信息，通过比对传感器获得的单轴数据形成的波形对运动中的人体行为特征进行了抽取，特别是波峰前的阈值、波谷前的阈值以及峰谷之间的时间间隔三个特征值，实现对下蹲、起跳、跑等运动行为的精确识别；该方法在达到较高识别准确率的同时，降低了计算开销，提高了识别实时性，降低了成本。

主权项

一种基于单轴加速度传感器的运动行为识别方法，其特征在于该运动行为识别方法采用一个加速度传感器的单轴数据信息，通过分析传感器获得的单轴数据形成的波形，抽取了运动中的人体行为特征值，根据特征值创建了运动行为识别树，实现对下蹲、起跳、跑运动行为的精确识别；特征值是波峰前的阈值、波谷前的阈值以及峰谷之间的时间间隔三个特征值，由特征值创建了跑、起跳、下蹲三种运动行为识别树；对下蹲、起跳、跑运动行为识别，其方法如下：首先用加速度传感器的Y轴数据来分析区别原地“起跳”与“下蹲”这两种动作；一次起跳动作包括两个波峰一个波谷，对于起跳动作的起始点，设置的阈值为y_t0＝Am/s²，此时对应的时刻为t0，当y>y_t0时，就认为可能发生了一次起跳动作，并不断对t0时刻后的y值进行判断，当y<y_t1，y_t1＝Am/s²时，此时对应的时刻为t1，之后检测是否有波谷的出现，即对[t1，t1+0.3s]时间段内的y值不断进行判断，当y<y_t2，y_t2＝Bm/s²作为判断波谷出现的条件，之后当y>y_t3，y_t3＝Bm/s²时，记录时刻t3，并检测之后是否有波峰的出现，即对[t3，t3+0.5s]时间段进行检测，当y>y_t4，y_t4＝Am/s²时，就初步判定一次起跳动作的发生；同样用上述判定波峰波谷的方法来识别下蹲动作，需要改变的是阈值与检测时间段;对下蹲动作的判断主要基于当y小于某个阈值y_t0，y_t0＝Cm/s²的时刻作为起始点，此时对应的时刻为t0，然后对[t0‑1.0s，t0]时刻进行一次检测，若是检测到有波峰的出现，则说明有可能是起跳或者其他动作，不满足原地下蹲的条件；利用跑的周期性特征以及与起跳、下蹲的相邻的波谷到波峰之间的时间间隔相比较短的特征来区分跑和起跳、下蹲动作；选取Δt<Ds作为跑的时间间隔特征，即当Δt<Ds时，就认为可能发生了跑动作；根据检测波峰波谷的方法来实现对跑动作的判定，当检测到有周期性的波峰波谷的时候，就排除单一周期的起跳、下蹲两种动作的可能性；对于跑这一动作的波峰波谷，取波峰出现之前的阈值y_t0＝Em/s²，取波谷出现之前的阈值y_t2＝Fm/s²；通过检测波峰波谷出现之前的阈值，并满足时间间隔Δt的条件时，就实现对动作跑的识别。