基于統(tǒng)計(jì)模型估計(jì)人體行進(jìn)跌倒姿態(tài)的研究.pdf

1、由于科技醫(yī)療水平的提高,人口老齡化程度加深以及生活方式的改變,空巢老人現(xiàn)象也越來(lái)越廣泛。跌倒已成為造成老年人最普遍最直接的傷害之一,設(shè)計(jì)出便于監(jiān)測(cè)又方便攜帶的保護(hù)裝置將成為我們未來(lái)重要研究方向。本文在基于實(shí)現(xiàn)可攜帶的跌倒防護(hù)裝置的大前提下,主要從事用于求解人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)模型的粒子濾波算法和用于求解人體關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)模型的動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的置信傳播算法的研究,其主要研究?jī)?nèi)容及成果如下:
　　(1)本文分析了人的運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)后建立骨骼模型,為了

2、能夠在計(jì)算機(jī)中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)計(jì)算又建立了人體關(guān)節(jié)模型。在運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)方面基于安大略金斯敦皇后大學(xué)BioMotionLab實(shí)驗(yàn)室的人體運(yùn)動(dòng)系統(tǒng),設(shè)計(jì)了人體各個(gè)關(guān)節(jié)在行進(jìn)過(guò)程中的行走速度和跌倒空間位置參數(shù),最終實(shí)現(xiàn)虛擬人行進(jìn)和跌倒過(guò)程。
　　(2)在人體關(guān)節(jié)模型的基礎(chǔ)上對(duì)人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)模型和觀測(cè)模型進(jìn)行設(shè)計(jì),進(jìn)一步設(shè)計(jì)出貝葉斯理論框架下的預(yù)測(cè)方程和更新方程,由于人體運(yùn)動(dòng)的多樣性和復(fù)雜性采用粒子濾波算法對(duì)人體貝葉斯模型進(jìn)行求解。粒子濾波算法是一種可

3、以求解非高斯非線性系統(tǒng)的算法,在文章中對(duì)粒子濾波算法的重要性采樣、序列重要性采樣似然函數(shù)的選取以及重采樣進(jìn)行了設(shè)計(jì),使用Matlab對(duì)該算法進(jìn)行仿真,最后較好的實(shí)現(xiàn)了人體行進(jìn)和跌倒的姿態(tài)估計(jì)。
　　(3)在人體關(guān)節(jié)模型的基礎(chǔ)上建立了人體動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,并針對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)提出了置信傳播算法來(lái)求解模型。置信傳播算法是一種專門(mén)用于求解圖模型的概率統(tǒng)計(jì)算法,它對(duì)于無(wú)環(huán)的圖模型網(wǎng)絡(luò)可以精確地計(jì)算出邊緣概率密度分布。本文針對(duì)置信傳播算