[发明专利]一种基于可穿戴音频设备的行人相对位置定位方法

摘要

本发明公开了一种基于可穿戴音频设备的行人相对位置定位方法。该方法利用可穿戴式设备，包括智能手机和智能手表的音频模块作为音频收发装置。以行走时行人手臂的自然摆动为切入点，通过将用户行走时手臂的挥动动作编码到音频信号中，以接收到的音频信号因挥动而造成的多普勒效应为基本原理，通过模式识别的方法来完成对行人相对位置的定位。该方法具有设备简单易获取、不需要设备间以及服务器间通信、定位速度快、正确率高等优点，能够广泛应用于队形检测、人流预测、社会关系分析等诸多应用领域。

主权项

1.一种基于可穿戴音频设备的行人相对位置定位方法，其特征在于：在基准行人手腕上佩戴的智能手表能够感知行走过程中手臂的自然挥动，并将该挥动行为编码到所发出的音频信号中，在待定位同行人身上的智能手机使用麦克风作为音频信号接收器，以音频信号随手腕动作而产生的多普勒效应为基本原理，使用基于滑动窗口的数据分割和快速傅里叶变换的数据预处理方法、利用信号周期特性的挥动周期分割算法、基于信号的特征提取方法以及基于特征的位置分析方法来实现对行人的相对定位；具体包含以下步骤：步骤一、在基准行人的双手手腕处佩戴智能手表，每个手表独立依据本地陀螺仪读数，决定手臂的挥动方向，并根据挥动的方向决定是否传送音频信号，若感知到手臂挥动方向为自后向前，则左手腕处的智能手表发送一固定频率fl的连续音频，右手腕处的智能手表则发送另一固定频率fr的连续音频，当感知到手臂开始向后挥动时，音频传送停止；步骤一的具体过程为：步骤1.1智能手表注册监听陀螺仪传感器事件；步骤1.2根据陀螺仪读数判断手臂的挥动方向为自前向后挥动或自后向前挥动；步骤1.3对陀螺仪读数进行过滤，若读数的绝对值小于历史绝对值的固定比例，则认为是有手臂的微小扰动所造成的，不属于正常挥动的范围；步骤1.4对于左手佩戴的智能手表，若检测到手臂自后向前挥动，则发送固定频率为fl的音频信号；对于右手佩戴的智能手表，若检测到手臂自后向前挥动，则发送固定频率为fr的音频信号；对于任一智能手表，若检测到手臂自前向后挥动，则停止发送音频信号；步骤二、在待定位同行人身上佩戴智能手机，该智能手机通过麦克风以不低于步骤一中智能手表最高发送频率两倍的频率采样音频信号，并按照时间顺序缓存于内存中；步骤三、在智能手机端对内存中的数据以固定长度进行分割得到一系列数据帧，并对每一个数据帧内的数据进行快速傅里叶变换，得到数据帧对应的频域表示，并将一系列数据帧对应的频域表示按时间顺序缓存于内存中；步骤三的具体过程为：步骤3.1使用固定长度的非重叠式滑动窗口对缓存的音频数据进行分割，得到一系列的数据帧；步骤3.2对每一个数据帧执行快速傅里叶变换，得到该数据帧所对应的频域表示，其中第i个数据帧对应的频域表示记为framei；步骤四、在智能手机端获取当前数据帧的频域表示后，计算当前数据帧与之间隔为Ng的数据帧之间的距离，改变Ng的取值并选取平均距离取最小时对应的Ng作为手臂挥动的周期L，进而寻找与之前数据帧累计距离最大的数据帧作为当前手臂挥动周期的起始时间，最终获取当前手臂挥动的起始时间和结束时间；步骤五、根据当前手臂挥动的起始时间和挥动时间，在智能手机端计算当前手臂挥动周期内所采集到的音频数据的高低频比值和左右比值作为刻画信号的特征；步骤六、在智能手机端根据信号特征建立分类器，最终判断行人间的相对位置为佩戴智能手机的待定位同行人行走在佩戴智能手表基准行人的左侧、右侧、前方、后方或未知；步骤六的具体过程为：步骤6.1针对每一个手臂挥动周期，提取其对应的高低频比值HLR与左右比值LRR作为刻画该周期的特征；步骤6.2采集行人相对位置分别为左侧、右侧、前方、后方或未知的带标记数据，训练一个基于支持向量机的分类模型；步骤6.3当采集到新的手臂挥动周期内的数据，同样提取其对应的高低频比值HLR与左右比值LRR作为特征，使用训练好的分类模型对其进行分类，从而确定数据所对应的行人相对位置为左侧、右侧、前方、后方或未知。