可穿戴式运动识别系统及其算法的研究与实现

发布时间：2023-12-02 14:55

　　在人口老龄化的背景下,研究可穿戴式老年人运动识别装置,对老年人的运动状态进行监测研究,具有其重要的社会意义。现有的可穿戴式运动识别系统存在功耗高、使用场景受限且正确率偏低等缺点,缺乏对类跌倒动作的检测识别,难以被大众所接受;基于MTK+STM32+MPU9250的低成本可穿戴式运动识别系统具有检测精度高、体积小、便携性优良、实时检测和多重定位等优点,更具研究与开发价值。通过对可穿戴式运动识别系统的需求进行分析以及对支持向量机SVM分类算法进行研究,本文主要进行了如下工作:(1)对人体运动模型进行建模分析,并设计了人体运动实验,选取合加速度和姿态角对人体的走、跑、坐、站、上下楼和跌倒动作进行分析;(2)完成了可穿戴式运动识别系统的软硬件设计,进行系统硬件选型,并对系统的实时数据采集传输、多重定位、低功耗模式和服务器通信等软件模块进行了设计;完成了基于阈值法的运动识别算法的设计与实现;(3)结合SVM分类算法的基本原理,提取人体运动时的合加速度时域特征,包括最大值、最小值、平均值、标准差、峰度等12个特征训练SVM分类器,并针对影响SVM算法分类精度的两个关键因素:特征子集选择和参数优化,...

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题来源
    1.2 课题研究背景与意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 运动识别系统研究现状
        1.3.2 运动识别算法研究现状
    1.4 研究内容及论文章节安排
第2章 人体运动模式分类及实验设计
    2.1 人体坐标系转换与姿态表示
        2.1.1 人体坐标系建立
        2.1.2 参考坐标系
        2.1.3 人体姿态表示
    2.2 人体运动模式及其分类
    2.3 人体ADL动作与跌倒实验设计
    2.4 实验数据分析
    2.5 本章小结
第3章 运动识别系统软硬件设计
    3.1 系统功能需求分析
    3.2 系统硬件设计
        3.2.1 总体结构设计
        3.2.2 系统硬件各模块设计
    3.3 系统软件设计
        3.3.1 运动数据采集
        3.3.2 低功耗模式
        3.3.3 多重定位方式
        3.3.4 基于阈值的运动识别算法
        3.3.5 服务器远程通信功能
        3.3.6 系统报警机制
    3.4 本章小结
第4章 运动识别算法的研究与实现
    4.1 支持向量机原理
    4.2 SVM算法在运动识别中的应用
        4.2.1 运动数据预处理
        4.2.2 时域特征提取
        4.2.3 特征向量归一化
        4.2.4 基于PCA的特征选择方法
    4.3 二进制粒子群优化算法
        4.3.1 粒子群优化算法概述
        4.3.2 二进制粒子群优化算法
        4.3.3 DBPSO算法在特征选择问题中的应用
        4.3.4 一种改进的DBPSO算法
    4.4 基于改进 DBPSO-SVM 的运动识别算法的实现
    4.5 本章小结
第5章 系统测试及算法性能评价
    5.1 系统功能测试
        5.1.1 系统样机
        5.1.2 数据采集测试
        5.1.3 低功耗模式测试
        5.1.4 定位功能测试
        5.1.5 服务器远程通信测试
    5.2 算法性能评价
        5.2.1 阈值法
        5.2.2 基于改进 DBPSO-SVM 的运动识别算法
    5.3 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 本文的创新及特色
    6.3 工作展望
致谢
参考文献
攻读学位期间发表的论文及其它成果



本文编号：3869894