[发明专利]一种基于子动作感知的行为识别系统及其工作方法

说明书

本发明公开了一种基于子动作感知的行为识别系统及其工作方法，系统包括：可穿戴终端，用于采集惯性传感器数据，若可穿戴终端本地处理能力足够则运行基于子动作感知的行为识别算法，识别用户的动作，若可穿戴终端本地处理能力不够，则把数据转发到云端处理服务器进行处理；通信设备，用于处理可穿戴终端与云端处理服务器之间的信息传输；云端处理服务器，获取可穿戴终端实时采集的惯性传感器数据，运行基于子动作感知的行为识别算法，识别用户动作。本发明在识别新用户的动作时准确率基本没有下降，可以很好的解决用户个性化动作带来的问题，并且所需训练数据少，训练代价小，识别速度快，计算简单，且成本低廉。

技术领域

本发明涉及行为识别技术领域，具体是一种基于子动作感知的行为识别系统及其工作方法。

背景技术

行为识别技术是指通过数学以及模式识别等算法来识别人类动作的技术。行为识别在运动检测、人机交互、健康生活引导以及老人孩子监护方面有着广泛的应用，而随着社会的发展，人们在健康方面的需求的也在不断增长，这也使得行为识别的作用越来越重要。近些年，随着智能手环、智能手表的逐渐普及，为行为识别提供了新的契机；可穿戴终端内部基本都集成了各种惯性传感器，比如加速度、陀螺仪、磁力计等精密传感器。穿戴这些智能设备，在给人们提供舒适与时尚的同时，也可以为监控用户的行为提供了精确的原始数据。

由于用户的身材有高矮胖瘦，生活习惯也有所不同，因此不同的用户在做同样一个动作时会出现明显的个体差异性。传统的行为识别在识别一个新用户的动作时，由于训练集中不包含该用户的数据，所以该用户的个性化动作会使识别的准确率大大降低。为了解决这个问题，传统的方法需要尽可能的增加训练集中的数据量或者动态增加新用户的数据到训练集中，而这又会导致训练代价大，识别算法复杂以及用户体验不友好等问题。

发明内容

针对于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于子动作感知的行为识别系统及其工作方法，本发明在识别新用户的动作时准确率基本没有下降，可以很好的解决用户个性化动作带来的问题，并且所需训练数据少，训练代价小，识别速度快，计算简单，且成本低廉。

为达到上述目的，本发明的一种基于子动作感知的行为识别系统，其包括：

可穿戴终端，用于采集惯性传感器数据，若可穿戴终端本地处理能力足够则在本地识别用户的动作，若可穿戴终端本地处理能力不够，则把数据转发到云端处理服务器进行处理；

通信设备，用于处理可穿戴终端与云端处理服务器之间的信息传输；

云端处理服务器，获取可穿戴终端实时采集的惯性传感器数据，识别用户动作。

优选地，所述的可穿戴终端是指穿戴在人体前臂的设备，并且在内部装载惯性传感器。

优选地，所述的惯性传感器包括加速度计、陀螺仪和磁力计并且采样频率至少大于20赫兹。

优选地，所述的用户动作包括用户日常生活中或者运动时所产生的动作。

本发明的一种基于子动作感知的行为识别系统的工作方法，包括步骤如下：

1)用户左手或者右手穿戴可穿戴终端；

2)在用户运动过程中，可穿戴终端实时收集加速度、陀螺仪和磁力计数据；

3)根据可穿戴终端处理能力，在本地处理数据或者通过通信设备发送到云端处理服务器处理数据；

4)可穿戴终端或者云端处理服务器根据陀螺仪数据变化趋势切分动作，并将时域上相同的加速度和磁力计数据切分出来；

5)可穿戴终端或者云端处理服务器将加速度和磁力计数据由传感器局部坐标系转换到地球坐标系；

6)可穿戴终端或者云端处理服务器将加速度和磁力计数据由地球坐标系转换到人体局部坐标系；