[发明专利]一种基于PSO-SVM的智能久坐提醒的方法

说明书

本发明公开了一种基于PSO‑SVM的智能久坐提醒的方法，包括：获取被测对象指定部位的加速度数据、角速度数据以及各数据对应的时间点，并对加速度数据和角速度数据进行预处理；对预处理后的角速度数据进行姿态解算得到欧拉角；基于探测算法提取预处理后的加速度数据中的波峰数据和波谷数据，根据提取的波峰数据和波谷数据计算被测对象动作前后指定部位的高度差；将欧拉角和高度差作为特征值输入至预训练的PSO‑SVM分类模型中，识别被测对象当前的动作状态，并根据识别得到的动作状态进行久坐提醒处理。本发明的基于PSO‑SVM的智能久坐提醒的方法，对被测对象进行准确的动作状态识别，根据动作状态实现智能久坐计时和提醒处理。

技术领域

本申请属于计算机识别技术领域，具体涉及一种基于PSO-SVM的智能久坐提醒的方法。

背景技术

自进入互联网时代以来，人类将越来越多的时间花在学习和工作上，这也造成了久坐的现象越来越普遍。国内外临床研究发现，长时间的久坐不仅会造成人的肌肉和韧带处于紧张状态，极易导致颈肩腰的酸疼，长此以往还会导致人体受压部位的血液循环减慢，加剧心脏的负荷，增加了引发心血管疾病发生的风险。因此对于长期久坐群体而言，智能的久坐提醒很有必要。

对于久坐提醒比较传统的解决方案是利用周期性固定时间进行久坐提醒。这类解决方案非常原始粗糙，无法适应用户的状态改变。尽管目前随着智能新技术的利用，但是对通过动作智能识别进行久坐计时和提醒的方法还是较为稀少。

现有技术如专利申请号为CN201710643444.0的“一种久坐提醒方法、装置和手腕式久坐提醒器”的中国发明专利，该发明通过合成加速度判断是否为空闲和非空闲状态，若为空闲状态则累计久坐时间，若判断为走路计步状态，则为非空闲的状态并将久坐时间清零。该发明简单的将人体的运动归类于空闲状态和非空闲状态，并且直接将空闲状态直接视为坐姿状态，导致无法识别站立、弯腰、起身、落座等动作和状态，难以满足对运动场景的智能识别，进而实现智能久坐提醒的目的。

又如专利申请号为CN201810168483.4的“一种久坐智能提醒方法和系统”的中国发明专利，该发明基于图像识别技术通过摄像头对电脑前的用户的状态进行多帧图像的采集，当识别为落座状态则进行久坐计时，若超过久坐时长则进行纠正提醒。这类基于图像识别的智能久坐提醒技术虽然比前者专利方案更加智能，但是因为图像识别技术不仅容易受到环境光线的影响，还会因为摄像头安装固定导致使用场所单一，无法满足学生群体进行纠正提醒。此外，还因为摄像头需要进行连续的图像采集，对用户的个人隐私存在巨大的安全隐患。

发明内容

本申请的目的在于提供一种基于PSO-SVM的智能久坐提醒的方法，对被测对象进行准确的动作状态识别，根据动作状态实现智能久坐计时和提醒处理。

为实现上述目的，本申请所采取的技术方案为：

一种基于PSO-SVM的智能久坐提醒的方法，用于根据被测对象的动作状态进行智能久坐提醒，所述动作状态包括起身动作和落座动作，所述基于PSO-SVM的智能久坐提醒的方法，包括：

步骤S1、获取被测对象指定部位的加速度数据、角速度数据以及各数据对应的时间点，并对角速度数据进行预处理；

步骤S2、对预处理后的角速度数据进行姿态解算得到欧拉角；

步骤S3、基于探测算法提取加速度数据中的波峰数据和波谷数据，包括：

提取的波峰数据满足以下关系式：

F(x)≥F(x-1)&&F(x)＞F(x+1)

提取的波谷数据满足以下关系式：

F(x)≤F(x-1)&&F(x)＜F(x+1)