傳感器信息集成在人體運動姿態(tài)捕獲與識別中的應用研究.pdf

1、結合多傳感器信息的人體運動姿態(tài)識別是模式識別領域里的一個研究方向，這種研究的過程是先使用各種傳感器采集人體在運動過程中產生的數(shù)據(jù)再將這些數(shù)據(jù)傳送到上位機中，隨后預處理采集到的數(shù)據(jù)、從預處理后的數(shù)據(jù)中提取出特征項，最后使用分類器分類和識別人體當前的運動姿態(tài)。與基于計算機視覺技術的人體運動姿態(tài)識別方法相比，基于傳感器的人體運動姿態(tài)識別和監(jiān)測技術具有不泄露使用者的隱私、任何地方都能使用、攜帶方便簡潔、檢測準確等諸多優(yōu)點。
　　本文使用的

2、數(shù)據(jù)采集裝置主要包括：加速度傳感器、角速度傳感器和單片機，分別使用時域和頻域的分析方法對采集到的數(shù)據(jù)進行分析，然后使用貝葉斯分類器分類和識別人體當前的運動姿態(tài)。研究的內容包括以下幾個方面。
　　1.硬件平臺的設計
　　基于兩種傳感器的人體運動姿態(tài)識別采集裝置，是一種可穿戴的、便攜式的人體運動傳感器終端。人體運動姿態(tài)識別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集裝置由微處理器、三軸加速度傳感器、三軸角速度傳感器、電源管理模塊等組成。嵌入式軟件開發(fā)釆用了K

3、eil uVision4開發(fā)環(huán)境，在Keil uVision4編譯器中采用 C語言自頂向下對單片機程序進行設計。
　　2.采集和處理人體當前的運動姿態(tài)數(shù)據(jù)
　　單片機控制傳感器采集人體當前運動姿態(tài)的數(shù)據(jù)，并將采集到的數(shù)據(jù)直接存儲到微控制器IAP15F2K61S2自帶的64K Flash中，然后通過UART協(xié)議將數(shù)據(jù)上傳到上位機上進行數(shù)據(jù)預處理。
　　3.基于時域和頻域方法的數(shù)據(jù)分析
　　使用時域即加速度模值算法來

4、識別人體當前的運動姿態(tài)，可以快速識別人體當前的運動姿態(tài)，但是如果只是單純的使用基于時域的識別方法容易導致姿態(tài)識別的錯誤和混淆。為了改善這種識別錯誤，我們結合頻域分析的方法，分析該信號的頻域特性，來區(qū)別一些人體基本的日常姿態(tài)（尤其是人體的跌倒姿態(tài)），提升了一些人體基本日常姿態(tài)識別的正確率。
　　4.基于貝葉斯分類器的上下樓姿態(tài)識別
　　應用貝葉斯分類器解決上樓和下樓動作混淆問題。首先，將加速度傳感器和角速度傳感器采集到的數(shù)據(jù)進