[发明专利]一种无接触式人体行为识别方法和系统

说明书

本发明公开了一种无接触式人体行为识别方法和系统，所述方法包括：持续接收行为识别装置发送的信道状态信息数据值，对预设时间长度的信道状态信息数据值进行过滤处理，滤去干扰数据值；针对过滤处理后的信道状态信息数据值进行预分类操作，得到人体行为对应的数据集，利用无线指纹数据库集对数据集进行匹配，得到人体行为。本发明的方案不需要使用任何视频图像设备或者可穿戴传感器设备即可实现对人体行为的识别，既不受限于用户隐私及光照条件等因素，且不需要用户随时穿戴传感器，还不被频繁信息交互下的高能耗和资源浪费问题所影响，即可实现对人体行为的识别，不需要复杂操作，十分方便，极大的提高了用户的体验感。

技术领域

本发明涉及智能设备领域，特别是涉及一种无接触式人体行为识别方法和系统。

背景技术

目前随着智能家居的不断发展，为了能给用户提供更智能化的服务，开发商希望住宅内的智能家居设备能够自动识别出用户的人体行为状态(例如：无人、走、站、坐、睡、跌倒和跑等)，并根据用户此刻的行为为下一步用户行为进行预测，例如：智能温控器可以识别出该设备周围用户此时的行为状态，从而为用户提供开启空调，或者关闭空调，或者提高或者降低空调风速、温度等智能化的服务。

目前判断用户的行为状态通常采用的方法是：通过使用视频图像设备或者可穿戴传感器设备来实现判断用户行为状态。然而基于视频图像的行为识别技术受限于用户隐私及光照条件等因素，基于可穿戴传感器的方案不但需要用户随时穿戴传感器，且又被频繁信息交互下的高能耗和资源浪费问题所影响，十分不便。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种无接触式人体行为识别方法和系统，解决了上述的问题。

为了解决上述问题，本发明实施例提供了一种无接触式人体行为识别方法，应用于云平台，所述云平台与行为识别装置连接，所述云平台配置有无线指纹数据库集，所述无线指纹数据库集为根据大数据生成的人体行为对应的数据库集，所述方法包括：

持续接收所述行为识别装置发送的信道状态信息数据值，所述信道状态信息数据值用于表征人体行为对应的数据；

对预设时间长度的所述信道状态信息数据值进行过滤处理，滤去干扰数据值；

针对过滤处理后的所述信道状态信息数据值进行预分类操作，得到人体行为对应的数据集，所述预分类操作为将人体相近行为划分为同一行为状态组的操作；

利用所述无线指纹数据库集对所述数据集进行匹配，得到人体行为。

可选地，所述人体行为包括：无人、走、站、坐、睡、跌倒以及跑的行为，针对过滤处理后的所述信道状态信息数据值进行预分类，得到人体行为对应的数据集，包括：

将过滤处理后的所述信道状态信息数据值划分为具有预设数量元素的子序列，并计算该子序列的标准方差值；

利用所述标准方差值进行预分类，将睡、跌倒的行为分为一个组，将跑、走的行为分为一个组，将站、坐、无人的行为分为一个组，从而得到人体行为对应的数据集。

可选地，利用所述无线指纹数据库集对所述数据集进行匹配，得到人体行为，包括：

利用分类算法对各个小组的标准方差值进行细分，精确识别预分类得到的人体行为对应的数据集；

利用所述无线指纹数据库集对精确识别得到的数据集进行匹配，以精确得到人体行为。

可选地，所述云平台还配置有人体行为规律数据库，所述人体行为规律数据库为根据大数据生成的人体行为规律对应的数据库集，在利用所述无线指纹数据库集对所述数据集进行匹配，得到人体行为之后，所述方法还包括：

通过当前识别的人体行为、周边参数以及所述人体行为规律数据库，得到人体的下一个行为，所述周边参数为人体所处环境、位置以及时间的数据对应的参数。