基于運(yùn)動傳感器的老年人活動智能識別與應(yīng)用開發(fā).pdf

1、隨著普適計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對于舒適、安全、健康生活的需求也與日俱增。基于運(yùn)動傳感器技術(shù)的活動識別正在健康看護(hù)、人機(jī)交互、動作指導(dǎo)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用，同時(shí)活動識別也逐漸成為智能家居領(lǐng)域的一塊重要的拼圖?；顒渝憻捯殉蔀槔夏耆四承┞约膊〉妮o助治療手段之一，適當(dāng)?shù)倪\(yùn)動有益于提升身體機(jī)能及減緩老化程度。通過對老年人的活動進(jìn)行識別，從而計(jì)算老年人的活動量，分析其活動規(guī)律，有針對性的增加或減少某項(xiàng)活動，這對于老年人的健康看護(hù)是具有重要意義

2、的。
　　基于計(jì)算機(jī)視覺和運(yùn)動傳感器的活動識別是目前最為常見的兩種方法?；谟?jì)算機(jī)視覺的方法存在易受干擾、監(jiān)控范圍局限、侵犯隱私等主要缺陷，而基于傳感器的技術(shù)則具有抗干擾強(qiáng)、攜帶方便、數(shù)據(jù)獲取自由、保護(hù)隱私等優(yōu)點(diǎn)。
　　本文提出了一種基于運(yùn)動傳感器和HMM的活動識別方法。針對老年人的活動類型及活動特點(diǎn)提取了標(biāo)準(zhǔn)差、能量等用以區(qū)分靜態(tài)活動集合 S中的活動，提取corr_VF、Amp、RAF(ratio forward)和RVF

3、(ratio vertical forward)值用以區(qū)相似步態(tài)活動集D中的活動。在特征值提取后使用改進(jìn)K均值算法生成HMM模型的觀測值集合，然后定義了本文的活動識別模型。在經(jīng)過 Baum-Welch算法對 HMM參數(shù)λ進(jìn)行訓(xùn)練后使用Viterbi算法來進(jìn)行老年人的活動識別。
　　通過對比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文方法能有效應(yīng)用于老年人的活動識別，對于連續(xù)單一活動的平均準(zhǔn)確率達(dá)到93.4％，尤其是對于相似活動其平均識別率達(dá)到了93.7%；對于

4、隨機(jī)組合序列活動的準(zhǔn)確率達(dá)到91.1%。在實(shí)驗(yàn)過程中本文還對比了不同傳感器佩戴部位對于活動識別精度的影響：在腰部、髖部等中樞部位佩戴傳感器進(jìn)行活動識別會取得高于四肢的平均活動識別精度。
　　本文設(shè)計(jì)了一種針對于老年人的日?；顒涌醋o(hù)系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過對活動識別記錄進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，為老年人的看護(hù)人員(親屬、醫(yī)護(hù)人員)提供圖形化的活動統(tǒng)計(jì)、分析信息，并為親屬提供有價(jià)值的有助于老年人的日常生活照顧的專家知識。該系統(tǒng)對于提升老年人身體健康水平、