本文關(guān)鍵詞：基于多傳感器融合的人體定位與行為異常檢測(cè)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著人口老齡化程度的加深和人口年齡分布格局的變化,傳統(tǒng)的家庭養(yǎng)老方式面臨巨大挑戰(zhàn),智能居家養(yǎng)老備受各國(guó)學(xué)者關(guān)注。人體定位和行為異常檢測(cè)作為智能居家養(yǎng)老系統(tǒng)的基礎(chǔ),已被廣泛研究。人體定位的常用算法是基于熱釋電紅外傳感器網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域定位,該算法精度不高,且無(wú)法對(duì)人體靜止和人處于檢測(cè)區(qū)域之外兩種狀態(tài)進(jìn)行區(qū)分。行為異常檢測(cè)主要是對(duì)摔倒行為異常進(jìn)行檢測(cè),常用的算法是基于加速度傳感器信號(hào)幅值向量的閾值分析法,研究發(fā)現(xiàn),該算法的抗干擾性較弱。針對(duì)人體定位算法和行為異常檢測(cè)算法中存在的不足,本文采用多傳感器信息融合方法對(duì)室內(nèi)人體定位和人體行為異常檢測(cè)進(jìn)行研究。本文對(duì)人體定位的研究主要采用紅外傳感器網(wǎng)絡(luò)與穿戴式傳感器信息融合算法來(lái)提高定位精度,相比于紅外傳感器網(wǎng)絡(luò)的人體定位算法,本文提出的算法可獲得更高的定位精度。在行為異常檢測(cè)的研究中發(fā)現(xiàn),不同行為狀態(tài)對(duì)應(yīng)的加速度傳感器各軸向數(shù)據(jù)有不同的特點(diǎn),基于這一發(fā)現(xiàn)提出了雙閾值分析算法,該算法可以有效的排除跑步對(duì)摔倒檢測(cè)的干擾,具有良好的抗干擾性和檢測(cè)精度。采用多傳感器信息融合算法對(duì)躺下位置異常進(jìn)行檢測(cè),并將其作為摔倒異常檢測(cè)的補(bǔ)充和完善,進(jìn)一步提高了行為異常檢測(cè)的精度。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,多傳感器融合方法的人體定位、雙閾值分析算法對(duì)摔倒行為的檢測(cè)和多傳感器融合的躺下位置異常檢測(cè)均取得了較高的精度。本文的研究不僅為智能居家養(yǎng)老系統(tǒng)提供了研究平臺(tái),也為智能養(yǎng)老的后續(xù)研究打下了基礎(chǔ),具有較高的實(shí)用意義和研究?jī)r(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：熱釋電紅外傳感器 穿戴式傳感器 人體定位 行為異常檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP212.9
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-13
• 第1章 緒論13-19
• 1.1 課題背景13-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與論文結(jié)構(gòu)17-19
• 第2章 人體定位與異常檢測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建19-35
• 2.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景設(shè)計(jì)20-22
• 2.1.1 人體定位場(chǎng)景設(shè)計(jì)20
• 2.1.2 行為異常檢測(cè)的場(chǎng)景設(shè)計(jì)20-22
• 2.2 熱釋電紅外傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)22-30
• 2.2.1 傳感器結(jié)點(diǎn)介紹22-26
• 2.2.2 傳感器結(jié)點(diǎn)部署26-30
• 2.3 穿戴式傳感器介紹30-34
• 2.3.1 純加速度穿戴式傳感器30-32
• 2.3.2 復(fù)合穿戴式傳感器32-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第3章 室內(nèi)人體定位35-46
• 3.1 問(wèn)題描述35
• 3.2 人體定位算法35-40
• 3.2.1 基于紅外傳感器的區(qū)域定位算法37-38
• 3.2.2 基于加速度傳感器的計(jì)步算法38-40
• 3.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證40-44
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景40-41
• 3.3.2 時(shí)間參數(shù)α的影響41-42
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果42-44
• 3.4 本章小結(jié)44-46
• 第4章 行為異常檢測(cè)46-63
• 4.1 問(wèn)題描述46-48
• 4.2 摔倒異常檢測(cè)算法48-52
• 4.2.1 人體坐標(biāo)設(shè)計(jì)48-49
• 4.2.2 抗干擾的摔倒檢測(cè)算法——雙閾值分析算法49-52
• 4.3 躺下位置異常檢測(cè)52-57
• 4.3.1 基于紅外傳感器的區(qū)域定位52-55
• 4.3.2 躺下位置異常檢測(cè)算法55-57
• 4.4 實(shí)驗(yàn)研究57-61
• 4.4.1 摔倒異常檢測(cè)57-60
• 4.4.2 躺下位置異常檢測(cè)60-61
• 4.5 本章小結(jié)61-63
• 第5章 總結(jié)與展望63-65
• 5.1 本文工作總結(jié)63-64
• 5.2 未來(lái)工作展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要的研究成果71

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：483666