[发明专利]一种基于双门限的人体活动端点检测方法

说明书

一种基于双门限的人体活动端点检测方法，可在大规模人体活动数据中将活动段端点在客户端粗粒度地检测出来，有效地在实际应用环境中提取出有价值有意义的数据信息，从而提高在人体日常行为活动识别方面的计算效率，减少计算量。同时对于在实际应用场景中的检测正确率和语义建模分析有着更大的现实意义。

技术领域

本发明涉及一种在人体活动加速度数据当中利用双门限判别法针对人体运动与否的感知的活动段端点检测的方法。

背景技术

通常，加速度传感器信息作为人体活动信息的重要组成部分，其携带的人体步态特征、行为模式等信息对于人体活动语义理解具有至关重要重要的意义。人体活动数据是用户长期的不间断的传感器数据流，数据中缺乏必要的基准点，对此需要对数据流中人体活动的起始点做标定，而标定的前提条件是对人体行为活动的端点进行准确检测。对于智能移动终端来说，大部分时间为相对静止状态，当加速度传感器数据作为一种流式数据进行处理时，单纯的加窗识别算法对其处理显得捉襟见肘。由于流数据具有庞大的数据量和时间跨度，必须对其进行适当地处理才能够做进一步的研究。而目前对于利用加速度对人体行为方面的研究主要局限于在特定的窗口内对行为活动进行识别，恰恰忽略了移动设备离开人体或人体在静止时的检测。如果对长时间连续数据进行分析，其中必将包含大量设备离体和人体相对静止时的传感器数据，处理数据时将在无意义数据上耗费大量的计算，导致资源的浪费。

发明内容

本发明创造的目的是针对现有技术存在的问题，提供了一种基于双门限的人体活动端点检测方法，可在大规模人体活动数据中将活动段端点在客户端检测出来，而且这种检测是粗粒度的。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是，一种基于双门限的人体活动端点检测方法，其特征在于：其步骤为：

1)、将采集到的加速度传感器信号分为静止段、过渡段和活动段三种类型；

2)、针对加速度传感器信号短时能量E_ACn和短时过零率Zn各设置一个低门限，一个相对低门限宽度更大的高门限，一个高于短时过零率Zn高门限的噪声门限，一个最短活动段的时间门限；

3)、分别计算加速度传感器信号的短时能量E_ACn和短时过零率Zn参数；

4)、当加速度传感器信号的短时能量E_ACn和短时过零率Zn中任意一项超过高门限时，系统判断进入过渡段；

在过渡段内如果信号的短时能量E_ACn和短时过零率Zn中任意一项连续三帧超过高门限时，判断信号进入活动段；

在活动段如果信号的短时能量E_ACn和短时过零率Zn参数均连续三帧回落到低门限下，则判断为进入静止段；

5)、当加速度传感器信号的一帧或多帧短时过零率Zn超过噪声门限时，信号中有噪声可能，此时令短时过零率Zn判断指标失效，并确保短时能量E_ACn可以有效判别，若短时能量E_ACn连续三帧超过高门限，则判定为进入活动段；

活动结束时，若信号短时过零率Zn仍处于超过噪声门限的高位时，并且短时能量E_ACn已经回落到低门限一下，则判断活动结束，进入静止段；

6)、当信号短时能量E_ACn和短时过零率Zn各自超过高门限的持续时间短于时间门限时，说明信号短时能量EACn和短时过零率Zn各自超过高门限的持续时间段处于突发性的行为或出现突发事件，则此时不可将信号判定为活动段，若在时间门限内短时能量E_ACn和短时过零率Zn任何一个指标持续地超过高门限，此时才可判定进入活动段。

所述的短时能量E_ACn算法如下：