[发明专利]一种基于三轴加速度传感器的运动状态识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于三轴加速度传感器的运动状态识别方法，包括自学习阶段和实际应用阶段；

所述自学习阶段包括以下步骤：

S10、通过三轴加速度传感器采集人物运动状态下的加速度数据；

S20、对采集的加速度数据进行运动类型标记及信号处理；

S30、根据三轴加速度传感器的x，y，z坐标系选取用来数据分析的轴，并对该数据分析的轴进行特征提取；

S40、将提取的特征及对应的运动类型标记应用于分类器训练学习模型；

所述实际应用阶段包括以下步骤：

S50、三轴加速度传感器采集用户数据，重复步骤S20和S30，将提取的特征输入学习模型，得到运动状态识别结果及步数结果。

2.根据权利要求1所述的基于三轴加速度传感器的运动状态识别方法，其特征在于：所述运动状态包括走路、跑步、骑车、上楼和下楼。

3.根据权利要求1所述的基于三轴加速度传感器的运动状态识别方法，其特征在于：所述特征提取包括均值、方差、波峰个数和数据区间投影。

4.根据权利要求1所述的基于三轴加速度传感器的运动状态识别方法，其特征在于：所述分类器为神经网络、决策树或随机森林。

5.根据权利要求1所述的基于三轴加速度传感器的运动状态识别方法，其特征在于：所述信号处理为均值平滑滤波处理或高斯滤波处理。

6.根据权利要求3所述的基于三轴加速度传感器的运动状态识别方法，其特征在于：所述数据区间投影具体为设置固定数据区间，计算数据分析的轴数据投影落在固定数据区间的数值个数。

7.根据权利要求2所述的基于三轴加速度传感器的运动状态识别方法，其特征在于：所述步骤S50还包括以下投票过程：根据相邻运动状态识别结果选择出票数最高的，并输出投票后得到的运动状态识别结果。

8.根据权利要求1~7任一项所述的基于三轴加速度传感器的运动状态识别系统，其特征在于，所述运动状态识别系统包括：

数据采集模块，用于采集人物运动状态下的加速度数据；

算法模块，用于对采集到的加速度数据进行运动类型标记、信号处理以及选取用来数据分析的轴，并对该数据分析的轴进行特征提取；

分类器训练模块，用于将提取的特征及对应的运动类型标记进行训练学习模型；

状态识别模块，对提取的特征进行状态识别，输出运动状态识别结果及步数结果；

所述数据采集模块为三轴加速度传感器。

9.根据权利要求8所述的基于三轴加速度传感器的运动状态识别系统，其特征在于：所述算法模块包括数据预处理单元和特征提取单元。

10.根据权利要求9所述的基于三轴加速度传感器的运动状态识别系统，其特征在于：所述数据预处理单元包括运动类型标记子单元和信号滤波子单元。