可穿戴设备中的人体姿态识别方法

摘要

随着科技的发展和制造工艺的不断提高，以智能手机为首的智能设备不断出新，几乎贯穿人们生活中的方方面面。与此同时，人们也更加关注自身的健康和运动状态。现有的人体姿态识别研究基于便携穿戴设备的比较少。因此，基于智能穿戴设备的人体姿态识别研究，将是未来发展的一个重要方向。
　　本文以内嵌三轴加速度传感器的智能手机为数据采集设施，模拟穿戴设备，对人体日常的运动进行实验，采集运动时的三维加速度数据，提出相关的方法对人体4种日常基本迈步姿态（走路、跑步、上楼和下楼）进行识别，并进一步对各种姿态间的转换进行分析，并针对特殊的跌倒状况进行识别。本文提出的方法对基本姿态和跌倒状况的识别，均有较好的识别效果。
　　本文的主要内容和贡献如下：
　　(1)、在深入分析人体迈步时受力情况的基础上，对每个迈步区间进行分析，提出一种基于单个迈步区间特征选取方法，使研究工作更细化，更精确的定位运动变化情况。
　　(2)、提出一种基于单个迈步区间特征向量的分类、识别方法，能比较有效的识别出4种基本迈步姿态（走路、跑步、上楼和下楼）。
　　(3)、对识别出的迈步步伐进行组合，比较精确的定位前后不同持续姿态的转换区间，并提出一种有效的跌倒识别方法。

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专用术语注释表

第一章 绪论

1.1课题研究背景及意义

1.2国内外研究状况

1.3发展趋势

1.4本文组织结构

第二章 课题的研究内容和设计方案

2.1课题的主要研究内容

2.2安卓平台数据获取

2.3特征选择和提取

2.4分类识别方法

2.5常用数据滤波方法

2.6本章小结

第三章 基于穿戴设备的姿态特征分析

3.1人体迈步时受力分析

3.2数据预处理

3.3运动姿态特征的选取

3.4静止姿态判别

3.5本章小结

第四章 基于穿戴设备的姿态识别分析

4.1迈步姿态识别方法

4.2姿态转换识别方法

4.3不同姿态的转换分析

4.4基于姿态识别的跌倒识别分析

4.5本章小结

第五章 模拟穿戴设备实验分析

5.1功能模块设计

5.2 实验测试

5.3本章小结

第六章 总结与展望

6.1本文总结

6.2工作展望

参考文献

附录1 攻读硕士学位期间申请的专利

致谢