面向日常人体活动识别的可穿戴计算技术的研究与应用

发布时间：2017-03-26 19:18

  本文关键词：面向日常人体活动识别的可穿戴计算技术的研究与应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：面向日常人体活动识别的可穿戴计算技术旨在使用嵌入式计算机技术感知和识别人体的日常外在活动表现。可穿戴计算技术,作为一项使嵌入式计算机能够以更主动、自然的方式为人提供服务的新兴技术,受到来自开发者和消费者越来越多的关注。可穿戴计算技术就是用于传感器与用户之间通过信息分享与信息交流,以达到计算机系统与人类紧密地结合起来。在可穿戴计算技术领域,人体活动识别技术已经变成这个领域重要研究方向,如智能家居,健康看护以及健康运动检测等一系列典型应用。可穿戴传感器是可穿戴计算技术的重要组成部分,可以为用户提供准确和稳定的关于人体日常活动的信息。传统的人体活动识别方法多采用图像识别技术。由于该方法监控范围有限、隐私入侵性强、较容易受环境因素影响等原因,越来越多的研究者将目光转移到用可穿戴技术进行人体活动识别。现实生活中,由于人体活动的复杂性和随机性,各类有关人体活动识别的应用往往识别结果精度不高、应用较为单一以及电源续航时间不足。针对可穿戴人体活动识别存在的问题进行了研究,设计了一款基于多传感器的可穿戴活动感知平台,来实现对各类日常人体活动的识别问题。结合系统的功能、功耗、性能等因素,进行了系统的总体架构设计、可穿戴感知平台硬件系统设计以及可穿戴感知平台系统软件设计等。并引入Emerging Pattern(EP)这一模式匹配算法,实现不同活动识别问题的统一识别算法框架。通过大量实验实例,统计6种活动情况下,人体活动类别的平均识别精度是86.2%,验证该可穿戴活动感知平台的可行性和高效性。
【关键词】：人体活动识别 可穿戴计算技术 可穿戴活动感知平台 识别精度
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TP368.33
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 依靠外部感知设备的人体活动识别技术10-11
• 1.2.2 基于可穿戴传感器的人体活动识别11-12
• 1.3 论文主要研究内容12-13
• 1.4 论文的组织结构13-15
• 第2章 人体活动识别相关技术15-25
• 2.1 识别技术15-16
• 2.2 人体活动识别技术16-17
• 2.3 数据感知与采集17-18
• 2.3.1 动作传感器17-18
• 2.3.2 环境传感器18
• 2.3.3 生理传感器18
• 2.4 数据分割技术18-19
• 2.4.1 滑动窗口分割技术19
• 2.4.2 特征分割技术19
• 2.5 特征和特征提取19-21
• 2.5.1 时间域特征20
• 2.5.2 空间域特征20-21
• 2.5.3 频率域特征21
• 2.6 短距离无线通讯技术21-22
• 2.7 识别算法的基本理论22-24
• 2.7.1 静态识别算法23
• 2.7.2 时序识别算法23-24
• 2.8 本章小结24-25
• 第3章 人体活动识别算法25-33
• 3.1 基于加速度传感器的人体活动识别算法25-30
• 3.1.1 三轴加速度传感器信号分析25-26
• 3.1.2 传感器位置的选取26-27
• 3.1.3 有效轴的选取27-29
• 3.1.4 峰值检测算法29-30
• 3.2 EP的识别算法30-32
• 3.2.1 单人的活动识别问题30
• 3.2.2 基于EP识别算法30-32
• 3.3 阈值判断32
• 3.4 本章小结32-33
• 第4章 硬件系统的设计与实现33-51
• 4.1 系统硬件架构33-34
• 4.2 MCU微处理器模块及相关电路的设计34-39
• 4.2.1 MCU微处理器的选型35-36
• 4.2.2 MCU外围电路设计36-39
• 4.3 传感器模块相关电路设计39-41
• 4.3.1 运动传感器的选型与外围电路图39-40
• 4.3.2 温度气压传感器的选型与外围电路图40-41
• 4.4 蓝牙通信模块的设计41-43
• 4.4.1 蓝牙芯片的选型与简介41
• 4.4.2 蓝牙芯片外围电路的设计41-43
• 4.5 电源管理部分设计43-46
• 4.5.1 电压转换开关43-44
• 4.5.2 LDO线性将压稳压器44-45
• 4.5.3 步将DC-DC变压器45-46
• 4.5.4 充电电路46
• 4.6 天线的设计46-50
• 4.6.1 天线布局46-47
• 4.6.2 射频电路的布局47-48
• 4.6.3 传输线阻抗匹配48-50
• 4.7 系统原型机50
• 4.8 本章小结50-51
• 第5章 软件系统的设计与实现51-63
• 5.1 软件系统总体架构52
• 5.2 活动识别算法软件实现52-56
• 5.2.1 MCU软件开发环境53-55
• 5.2.2 活动识别的方法55-56
• 5.3 蓝牙无线通信的实现56-61
• 5.3.1 蓝牙软件编程环境56-57
• 5.3.2 蓝牙工作机制57
• 5.3.3 通信协议架构57-60
• 5.3.4 固件升级60-61
• 5.4 智能手机客户端61-62
• 5.5 本章小结62-63
• 第6章 系统的测试及结果分析63-75
• 6.1 人体活动识别系统的实验方法63-73
• 6.1.1 性能指标63-64
• 6.1.2 实验设计64-65
• 6.1.3 实验1及分析65-67
• 6.1.4 实验2及分析67-69
• 6.1.5 实验3及分析69-71
• 6.1.6 实验4及分析71-72
• 6.1.7 实验5及分析72-73
• 6.2 人体活动识别算法评估73-74
• 6.3 本章小结74-75
• 结论75-77
• 参考文献77-81
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果81-82
• 致谢82

  本文关键词：面向日常人体活动识别的可穿戴计算技术的研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：269262