[发明专利]基于加速度冲击能量聚类的摔倒识别方法及可穿戴系统

权利要求书

1.一种基于加速度冲击能量聚类的摔倒识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)实时获取识别对象的三向加速度和定位信息；

2)对所述三向加速度融合，获得对应的Teager局部能量和随机冲击特征；

3)记录设定时间段内的Teager局部能量和随机冲击特征组成的二维散点，对所述二维散点进行聚类；

4)基于聚类结果获取识别对象的当前动作，在判定当前动作为存在激烈动作时产生报警。

2.根据权利要求1所述的基于加速度冲击能量聚类的摔倒识别方法，其特征在于，对所述三向加速度融合具体为：

式中，a_x(t)、a_y(t)、a_z(t)分别为三向加速度信息，a(t)为融合信息。

3.根据权利要求1所述的基于加速度冲击能量聚类的摔倒识别方法，其特征在于，所述Teager局部能量获取公式为：

式中，a(t)为融合信息，T(t)为Teager局部能量。

4.根据权利要求1所述的基于加速度冲击能量聚类的摔倒识别方法，其特征在于，所述随机冲击特征获取公式为：

D(t)＝w(t)*a(t)

式中，w(t)为逆滤波器，a(t)为融合信息，*代表卷积。

5.根据权利要求4所述的基于加速度冲击能量聚类的摔倒识别方法，其特征在于，所述随机冲击特征通过迭代优化方式获得，具体包括以下步骤：

101)初始化逆滤波器w⁽⁰⁾(t)，其元素都设为1，令i＝1；

102)计算D(t)＝w^(i-1)(t)*a(t)；

103)计算其中l为滞后时间，N总时间长度；

104)计算w⁽ⁱ⁾＝A^-1b⁽ⁱ⁾，其中矩阵A为序列a(t)的自相关矩阵；

105)如果小于给定的阈值ξ，则停止迭代，否则令i增加1，并返回步骤102)。

6.根据权利要求1所述的基于加速度冲击能量聚类的摔倒识别方法，其特征在于，所述步骤3)中，进行聚类时采用的目标函数为：

式中，m为聚类的簇数，i表示第i个样本，N表示样本总数，j表示第j类，C表示类别总数，表示样本p_i属于第j类的隶属度，c_j表示第j类的簇中心，||*||为距离度量。

7.根据权利要求6所述的基于加速度冲击能量聚类的摔倒识别方法，其特征在于，所述隶属度的更新公式为：

所述簇中心的更新公式为：

8.根据权利要求1所述的基于加速度冲击能量聚类的摔倒识别方法，其特征在于，所述产生报警包括产生蜂鸣报警信号。

9.根据权利要求1所述的基于加速度冲击能量聚类的摔倒识别方法，其特征在于，所述产生报警包括发布危险信号及识别对象所在位置信号。

10.一种实现如权利要求1所述的基于加速度冲击能量聚类的摔倒识别方法的可穿戴系统，其特征在于，包括可穿戴设备和计算机端，所述可穿戴设备实现步骤1)，所述计算机端实现步骤2)-步骤4)。