[发明专利]人体动作建模和识别方法

摘要

一种加速度计数据建模和运动识别方法，包括：通过加速度计采集动作数据建立多种动作模型，包括运动、睡眠、翻腕/降腕和敲击等动作；通过加速度计实时采集上述动作数据，并通过平滑滤波器对采集的数据进行平滑处理，去除噪声；分析滤波后的数据，对比目标动作数据模型，进行动作识别。动作识别完成，根据不同动作识别需要，计算后续数据，如卡路里消耗、进行里程数、运动模式、睡眠质量等运动相关信息。本发明在保证动作识别高准确度的情况下，根据各种动作之间的差别，同时实现了多种动作实时分析，能够智能地为用户提供高准确度，高智能化的人体动作识别方法。

主权项

1.基于加速度数据人体动作建模和识别方法，其特征在于：包括读取加速度数据(110)、运动建模和识别方法(120)、睡眠建模和识别方法(130)、敲击动作建模和识别方法(140)、翻腕动作建模和识别方法(150)，基于加速度数据人体动作建模和识别方法实现步骤为：步骤1，采集人体做动作时的加速度数据，来建立动作的加速度数据模型，包括：采集人体运动时手臂摆动的加速度数据，来建立运动模型；采集人体睡眠时翻身的加速度数据，来建立睡眠模型；采集人体敲击动作时的加速度数据，来建立敲击模型；采集人体翻腕/降腕时手臂的加速度数据，来建立翻腕/降腕模型；步骤2，实时采集人体动作加速度数据，与已建立的动作模型匹配，识别人体动作；步骤3，动作模型匹配后，自动记录人体动作，包括运动量、睡眠质量、敲击动作和翻腕动作信息；所述睡眠建模和识别方法(130)中，采集人体睡眠时翻身的加速度变化，根据其规律抽象并建立睡眠翻身的数据模型；实时采集人体睡眠时翻身的加速度数据，并与人体睡眠翻身模型进行对比，进行睡眠翻身动作的识别，根据用睡眠翻身次数，分析用户睡眠的各个时间段的睡眠质量，提示用户睡眠质量的好坏；通过敲击动作的识别，实现用户通过敲击进行运动识别和睡眠识别的模式切换。