基于手機傳感器檢測熱身動作的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、跑步是一種很好的保持健康和放松的運動方式,但是由于缺乏必要的跑前熱身活動,許多跑步愛好者會在跑步中受傷,例如韌帶拉傷、關(guān)節(jié)受損等。隨著智能手機的普及,受越來越多的跑步愛好者會在跑步時將手機用專門的跑步手機臂包帶在身上這一現(xiàn)象啟發(fā),我們設(shè)計了一個全新的、基于手機傳感器的熱身階段檢測系統(tǒng)iRun,用來提醒跑步者做跑前熱身活動。
  iRun在硬件上主要基于目前的智能手機普遍內(nèi)嵌的加速度傳感器和智能手機強大的數(shù)據(jù)處理能力,它的核心模塊是

2、熱身動作的識別。為了達到這個目標,我們首先設(shè)定了一個熱身動作集合,然后招募不同身高、不同體重、不同運動習慣的志愿者采集數(shù)據(jù),并全部按照自己的理解做相應動作,之后參考已有的人體動作識別方案,提取合適的、能夠體現(xiàn)熱身動作差異性的特征組成特征向量。通過仔細地設(shè)計包含多個域(時域、頻域等)的特征向量,并通過一些列實驗來決定滑動窗口的大小、選擇合適的分類器,我們最終達到了平均92.2%的正陽率(TP rate)來將每個熱身動作從跑步、走路、上下臺

3、階等日常動作檢測出來。
  雖然依賴特征向量的動作識別實驗結(jié)果已經(jīng)較好,但是由于上述方法步驟嚴重依賴特征向量的設(shè)計,而提取合適特征并沒有有效的理論指導,因此想要繼續(xù)提升實驗效果難度很大。受當下優(yōu)秀的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究成果的啟發(fā),我們設(shè)計了基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network:RNN)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network:CNN)的數(shù)據(jù)處理流程,通過實驗調(diào)整參數(shù),各個熱身動

4、作的測試準確率都高達95.0%以上。本文的主要內(nèi)容和貢獻如下:
  1.我們收集整理了一組簡單有效的日常熱身動作,這組動作對于普通的跑步者,尤其是非專業(yè)運動員,非常常見、簡單且有效;其他的人體動作識別方案一般需要特殊的可穿戴式設(shè)備,但我們的系統(tǒng)主要基于普及度很高的智能手機,因此我們的方案有利于快速、大規(guī)模的普及;
  2.為了識別各個熱身動作,我們從時域、頻域等維度提取了一系列非常具有區(qū)分度的特征組成特征向量,大部分特征所需

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