CN110974240A - 一种人体动作行为检测、预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种人体动作行为检测、预测方法，涉及人体行为动作检测技术领域，利用设置于人体手腕和脚踝处的加速度传感器和角速度传感器获取对应的三轴角速度和三轴加速度的数值，并通过三轴传感器数据计算人体动作方向、角度、方向、速度，进而识别、判断、预测人体动作，本方法具备很强的实时性和准确性。

Description

一种人体动作行为检测、预测方法
技术领域
本发明涉及人体行为动作检测技术领域，尤其是一种人体动作行为检测、预测方法。
背景技术
当前，随着传感器的应用，人体数据采集越来越贴近人们的生活，常见的为用于监测血压、运动和睡眠质量，这些都是对已经发生或者正在发生的行为进行数据的获取。如何能通过对人体的监测，进而提前获取人的行为动作，可以有效的杜绝一些安全事故的发生，鉴于此，急需一种新的改进来解决该问题。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提出一种人体动作行为检测、预测方法，利用设置于人体手腕和脚踝处的加速度传感器和角速度传感器获取对应的三轴角速度和三轴加速度的数值，并通过三轴传感器数据计算人体动作方向、角度、方向、速度，进而识别、判断、预测人体动作。
为了实现上述发明目的，本发明提供以下技术方案：
一种人体动作行为检测、预测方法，包括如下步骤：
步骤（1）通过安装于手腕、脚踝的加速度传感器和角速度传感器，获取预设时间段内运动时对应的三轴角速度和三轴加速度的数值；
步骤（2）将步骤（1）中获取的所述三轴角速度和所述三轴加速度的数值，通过积分运算、拟合运算获取对应的人体动作行为信息数据，包括摆脚方向、摆脚速度、摆脚高度、摆臂方向、摆臂速度和摆臂高度；
步骤（3）将步骤（2）中获取的不同时间段对应的所述摆脚方向、所述摆脚速度、所述摆脚高度、所述摆臂方向、所述摆臂速度和所述摆臂高度的数值，通过数据拟合得出对应的动作判断、动作模拟和动作预测。
优选的，所述步骤（1）中三轴角速度和三轴加速度的数值包括：手腕X轴加速度、手腕X轴角速度、手腕Y轴加速度、手腕Y轴角速度、手腕Z轴加速度、手腕Z轴角速度、脚踝X轴加速度、脚踝X轴角速度、脚踝Y轴加速度、脚踝Y轴角速度、脚踝Z轴加速度、脚踝Z轴角速度。
优选的，所述摆脚方向通过所述脚踝Y轴角速度和所述脚踝X轴加速度判断并计算；
所述摆脚速度通过所述脚踝X轴加速度、所述脚踝Y轴加速度、所述脚踝Z轴加速度实时拟合，并通过求导获取摆脚即时速度；
所述摆脚高度通过所述脚踝Z轴加速度积分计算；
所述摆臂方向通过所述手腕Y轴角速度和所述手腕X轴加速度判断并计算；
所述摆臂速度通过所述手腕X轴加速度、所述手腕Y轴加速度、所述手腕Z轴加速度实时拟合，并通过求导获取摆臂即时速度；
所述摆臂高度通过所述手腕Z轴加速度积分计算。
优选的，所述预设时间段为0.5h,每秒钟采集一次所述加速度传感器和所述角速度传感器对应的数值。
有益效果
本发明所提出一种人体动作行为检测、预测方法，利用设置于人体手腕和脚踝处的加速度传感器和角速度传感器获取对应的三轴角速度和三轴加速度的数值，并通过三轴传感器数据计算人体动作方向、角度、方向、速度，进而识别、判断、预测人体动作，本方法具备很强的实时性和准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明所述一种人体动作行为检测、预测方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种人体动作行为检测、预测方法，包括如下步骤：
步骤（1）通过安装于手腕、脚踝的加速度传感器和角速度传感器，获取预设时间段内运动时对应的三轴角速度和三轴加速度的数值；
步骤（2）将步骤（1）中获取的所述三轴角速度和所述三轴加速度的数值，通过积分运算、拟合运算获取对应的人体动作行为信息数据，包括摆脚方向、摆脚速度、摆脚高度、摆臂方向、摆臂速度和摆臂高度；
步骤（3）将步骤（2）中获取的不同时间段对应的所述摆脚方向、所述摆脚速度、所述摆脚高度、所述摆臂方向、所述摆臂速度和所述摆臂高度的数值，通过数据拟合得出对应的动作判断、动作模拟和动作预测。
具体的，本方法中，所述预设时间段为0.5h,每秒钟采集一次所述加速度传感器和所述角速度传感器对应的数值；所述步骤（1）中三轴角速度和三轴加速度的数值包括：手腕X轴加速度、手腕X轴角速度、手腕Y轴加速度、手腕Y轴角速度、手腕Z轴加速度、手腕Z轴角速度、脚踝X轴加速度、脚踝X轴角速度、脚踝Y轴加速度、脚踝Y轴角速度、脚踝Z轴加速度、脚踝Z轴角速度；所述积分运算和所述拟合运算均为现有成熟的计算手段。
其中，所述摆脚方向通过所述脚踝Y轴角速度和所述脚踝X轴加速度判断并计算；
所述摆脚速度通过所述脚踝X轴加速度、所述脚踝Y轴加速度、所述脚踝Z轴加速度实时拟合，并通过求导获取摆脚即时速度；
所述摆脚高度通过所述脚踝Z轴加速度积分计算；
所述摆臂方向通过所述手腕Y轴角速度和所述手腕X轴加速度判断并计算；
所述摆臂速度通过所述手腕X轴加速度、所述手腕Y轴加速度、所述手腕Z轴加速度实时拟合，并通过求导获取摆臂即时速度；
所述摆臂高度通过所述手腕Z轴加速度积分计算。
上述方法中的算法有很高的及时性，计算响应在2s以内，还具备较高的准确率，动作拟合准确率在90%左右。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种人体动作行为检测、预测方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤（1）通过安装于手腕、脚踝的加速度传感器和角速度传感器，获取预设时间段内运动时对应的三轴角速度和三轴加速度的数值；
步骤（2）将步骤（1）中获取的所述三轴角速度和所述三轴加速度的数值，通过积分运算、拟合运算获取对应的人体动作行为信息数据，包括摆脚方向、摆脚速度、摆脚高度、摆臂方向、摆臂速度和摆臂高度；
步骤（3）将步骤（2）中获取的不同时间段对应的所述摆脚方向、所述摆脚速度、所述摆脚高度、所述摆臂方向、所述摆臂速度和所述摆臂高度的数值，通过数据拟合得出对应的动作判断、动作模拟和动作预测。
2.根据权利要求1所述一种人体动作行为检测、预测方法，其特征在于：所述步骤（1）中三轴角速度和三轴加速度的数值包括：手腕X轴加速度、手腕X轴角速度、手腕Y轴加速度、手腕Y轴角速度、手腕Z轴加速度、手腕Z轴角速度、脚踝X轴加速度、脚踝X轴角速度、脚踝Y轴加速度、脚踝Y轴角速度、脚踝Z轴加速度、脚踝Z轴角速度。
3.根据权利要求2所述一种人体动作行为检测、预测方法，其特征在于：
所述摆脚方向通过所述脚踝Y轴角速度和所述脚踝X轴加速度判断并计算；
所述摆脚速度通过所述脚踝X轴加速度、所述脚踝Y轴加速度、所述脚踝Z轴加速度实时拟合，并通过求导获取摆脚即时速度；
所述摆脚高度通过所述脚踝Z轴加速度积分计算；
所述摆臂方向通过所述手腕Y轴角速度和所述手腕X轴加速度判断并计算；
所述摆臂速度通过所述手腕X轴加速度、所述手腕Y轴加速度、所述手腕Z轴加速度实时拟合，并通过求导获取摆臂即时速度；
所述摆臂高度通过所述手腕Z轴加速度积分计算。
4.根据权利要求1所述一种人体动作行为检测、预测方法，其特征在于：所述预设时间段为0.5h,每秒钟采集一次所述加速度传感器和所述角速度传感器对应的数值。
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