本文關(guān)鍵詞：基于Android平臺的人體運(yùn)動識別技術(shù)研究與應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： Android平臺 加速度傳感器 運(yùn)動識別 跌倒檢測 信號預(yù)處理

【摘要】：當(dāng)今社會發(fā)展日益迅速,人們在進(jìn)行忙碌工作的同時,更加關(guān)注自己的身體健康�；趥鞲衅鞯娜梭w運(yùn)動識別作為一個新興的研究方向,對人體的日常運(yùn)動進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測有著較大的社會效益。另外,我國人口老齡化問題日益突出,經(jīng)常會發(fā)生因跌倒而嚴(yán)重威脅老年人身心健康的事件。因此,能夠?qū)崿F(xiàn)一套對跌倒進(jìn)行有效檢測及跌倒后及時求助的系統(tǒng)有著較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。近年來,隨著微電子技術(shù)和移動互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,大部分智能手機(jī)內(nèi)都嵌入有傳感器,這讓上述相關(guān)研究變得更加方便。本文基于Android內(nèi)嵌的單個加速度傳感器,對人體運(yùn)動識別機(jī)制和跌倒檢測算法進(jìn)行了研究和改進(jìn),具體內(nèi)容如下：一是在對現(xiàn)有的人體運(yùn)動識別的機(jī)制進(jìn)行分析和總結(jié)的基礎(chǔ)上,基于Android平臺進(jìn)一步研究了人體運(yùn)動識別的模型,包括：首先編程實(shí)現(xiàn)運(yùn)動加速度信號的實(shí)時采集,并對原始加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行加窗、平滑和分離線性加速度等預(yù)處理操作；然后在對加速度信號進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,提取分別來自時域和頻域的10種加速度特征值,并用主成分分析法進(jìn)行降維處理；最后通過分類算法對走路、慢跑及上下樓梯等日常行為進(jìn)行有效分類識別。同時,本文采用其他研究者的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集對C4.5決策樹、樸素貝葉斯、LogitBoost和SVM分類算法進(jìn)行驗(yàn)證,并與他們的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析比較。二是依據(jù)對人體跌倒過程中的姿態(tài)分析,提出了一個基于Android平臺的多閾值跌倒檢測新算法。該算法首先對采集到的運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行3階移動平均平滑預(yù)處理,接著通過提取人體的前后俯仰角、左右側(cè)偏角、合加速度最大值、跌倒后的合加速度值以及持續(xù)靜止時間這五個閾值來完成跌倒的識別檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文提出的跌倒檢測算法能夠有效地將跌倒行為從日�；顒又凶R別出來,具有一定的實(shí)用價值。三是在Android平臺上,利用本文提出的跌倒檢測算法,開發(fā)實(shí)現(xiàn)了一個人體跌倒檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)用于對佩戴者人體行為進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測。一旦系統(tǒng)檢測到有跌倒行為發(fā)生,就會立即發(fā)出蜂鳴聲進(jìn)行報警并向指定的聯(lián)系人發(fā)送求助短信,使跌倒者能夠得到及時的救助。所以本系統(tǒng)具有一定的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：Android平臺 加速度傳感器 運(yùn)動識別 跌倒檢測 信號預(yù)處理
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP316;TP212.9
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 研究背景及意義11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文的研究內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)13-15
• 1.3.1 論文主要研究內(nèi)容13
• 1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)13-15
• 第2章 人體運(yùn)動識別相關(guān)技術(shù)研究15-44
• 2.1 運(yùn)動數(shù)據(jù)采集15-18
• 2.1.1 數(shù)據(jù)采集設(shè)備15-17
• 2.1.2 采集程序設(shè)計(jì)17-18
• 2.1.3 實(shí)驗(yàn)對象與采集方案18
• 2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理18-21
• 2.2.1 相關(guān)概念18-20
• 2.2.2 分析研究20-21
• 2.3 特征提取21-24
• 2.3.1 相關(guān)概念21-22
• 2.3.2 分析研究22-24
• 2.4 特征歸一化24-25
• 2.5 特征降維25-29
• 2.5.1 相關(guān)概念25-27
• 2.5.2 分析研究27-29
• 2.6 分類識別29-35
• 2.6.1 固定閾值分類法29-30
• 2.6.2 基于模板匹配分類法30
• 2.6.3 基于統(tǒng)計(jì)模式分類法30-34
• 2.6.4 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法34-35
• 2.7 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析研究35-40
• 2.7.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)35
• 2.7.2 分類結(jié)果分析35-39
• 2.7.3 算法性能對比39-40
• 2.8 驗(yàn)證與對比分析40-42
• 2.9 本章小結(jié)42-44
• 第3章 跌倒檢測算法研究44-56
• 3.1 跌倒原因分析44-45
• 3.2 跌倒姿勢分析45
• 3.3 常用跌倒檢測技術(shù)研究45-47
• 3.3.1 閾值判斷法46-47
• 3.3.2 模式識別法47
• 3.4 跌倒檢測算法設(shè)計(jì)47-51
• 3.4.1 閾值選擇47-50
• 3.4.2 算法設(shè)計(jì)50-51
• 3.5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析51-55
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)預(yù)處理51-52
• 3.5.2 實(shí)驗(yàn)閾值的設(shè)定52-54
• 3.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析54-55
• 3.6 本章小結(jié)55-56
• 第4章 基于Android平臺的跌倒檢測系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)56-68
• 4.1 Android平臺概述56-57
• 4.2 無線定位技術(shù)57-58
• 4.3 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)58-59
• 4.4 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)59-64
• 4.4.1 系統(tǒng)功能模塊劃分59
• 4.4.2 信息設(shè)置模塊59-60
• 4.4.3 跌倒檢測模塊60-62
• 4.4.4 報警處理模塊62-64
• 4.5 系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)64-65
• 4.6 系統(tǒng)運(yùn)行與測試65-67
• 4.6.1 系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境65
• 4.6.2 測試結(jié)果65-67
• 4.7 本章小結(jié)67-68
• 總結(jié)與展望68-70
• 致謝70-71
• 參考文獻(xiàn)71-74

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本文編號：599301