[发明专利]一种饮水行为感知方法、连续和非连续动作分割识别方法

说明书

一种饮水行为感知方法、连续和非连续动作分割识别方法。本发明公开了一种饮水行为感知方法，涉及行为感知技术领域，其包括以下步骤：S1，数据预处理，对采集到的CSI的原始相位进行偏移消除，然后对经过偏移消除后的原始相位做差获得相位差以消除时间延迟，再进行异常值去除和数据平滑处理；S2，动作分割与识别，将步骤S1所得的相位差信号进行分割，识别出其中的饮水行为；S3，饮水量估计，分析饮水行为，对饮水方式进行划分，并对每种饮水方式下的吞咽进行检测估计，建立饮水量估计模型，进行饮水量估计，本发明的有益效果是：将CSI信号中包含的原始相位作为输入，来实现非侵入的零隐私泄露的饮水行为感知与饮水量估计的目的，能够在保护用户隐私的情况下非侵入的对其饮水行为进行感知。

技术领域

本发明涉及行为感知技术领域，具体是一种饮水行为感知方法、连续和非连续动作分割识别方法。

背景技术

人类潜在的自身安全与健康问题越来越受到重视，各种人类安全与健康监测系统HSHMS(Human Security and Health Monitoring System)应运而生。由于80％-90％的人类活动在室内进行，同时为了给人们提供更加舒适的工作环境增强生产效率，大多数室内环境均使用暖通空调系统，这使得人体水分流失增加，个体饮水量的监测成为HSHMS的重要组成部分。科学饮水具有提高代谢、免疫和抗氧化等三项人体核心功能的作用。尤其是肾功能和心血管疾病的预防。健康成人体内水分含量占60％以上，水可以影响人们生理和精神表现，作为人体最重要的营养成分往往被忽略。

目前已有的HSHMS，基于感知方式可分为两类：侵入式监测和非侵入式监测。其中，侵入式监测是指利用特定硬件设备，如可穿戴设备、智能手机等监测人体安全与健康。这类方法一方面对监测对象的生理或心理产生干扰，从而使监测方法的变量控制变得困难重重；另一方面会给监测者带来隐私泄露。非侵入式感知不需要人体携带任何硬件设备，在用户进入监测区域时由计算机系统自发识别用户身份并感知其行为。目前已有的非侵入式行为感知与身份识别技术有计算机视觉、超声波和超宽带等。计算机视觉技术利用视频进行行为感知仅能追踪视距行为，存在盲区，对计算机性能要求较高，同时也带来了不可接受的隐私风险；超宽带技术需要特定的硬件设施，部分设备价格昂贵，大量部署成本高，难以推广；超声波则同样涉及隐私问题。

随着以Wi-Fi为代表的无线网络大量部署，在不影响无线网络通信前提下，利用射频信号实现非侵入的人体安全与健康监测成为移动计算和无线网络应用研究的热点之一。

射频信号在传输过程中能够被人体及环境中其他物体反射、折射、衍射，因此信号的变化能够反应人体行为。借助信号这种特性，本申请提出了一种零隐私泄露的饮水行为感知计算方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种饮水行为感知方法、连续和非连续动作分割识别方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种饮水行为感知方法，包括以下步骤：

S1，数据预处理

对采集到的CSI的原始相位进行偏移消除，然后对经过偏移消除后的原始相位做差获得相位差以消除时间延迟，再进行异常值去除和数据平滑处理；

S2，动作分割与识别

将步骤S1所得的相位差信号进行分割，识别出其中的饮水行为；

S3，饮水量估计

分析饮水行为，对饮水方式进行划分，并对每种饮水方式下的吞咽进行检测估计，建立饮水量估计模型，进行饮水量估计。

作为本发明进一步的方案：步骤S1中，通过汉佩尔辨识法进行异常值的去除，通过20点滑动均值滤波对获得的数据进行平滑处理。