基于智能手机的人体运动检测与分析研究
基于智能手机传感器的人体运动监测系统研究
基于智能手机传感器的人体运动监测系统研究近年来，随着智能手机的普及和其内置的多种传感器的功能日益丰富，利用智能手机进行人体运动监测成为了一个备受关注的领域。
这种基于智能手机传感器的人体运动监测系统具有低成本、便携、易操作等优点，能够大大降低人体运动监测的门槛，同时也可以为健身、医学等领域提供数据支持和辅助工具。
本文将从监测系统的原理、实现方式、应用领域等方面进行探讨和研究。
一、智能手机传感器的原理和种类智能手机的传感器通常涵盖了加速度计、陀螺仪、磁力计、光线传感器、距离传感器、压力传感器等多种类型，这些传感器可以通过手机系统提供的API接口获取到各种数据，包括加速度、角速度、磁场强度、环境亮度、距离、压力等。
其中，加速度计是指可测量手机加速度的传感器，通常采用微机械系统（MEMS）技术制成，主要功能是用于测量手机在三个方向上的加速度情况。
陀螺仪则是一种测量手机角速度的传感器，主要工作原理是通过检测旋转运动产生的角动量来获得角速度数据。
磁力计可以测量手机所处位置的磁场强度，用于导航和定位。
光线传感器和距离传感器主要用于环境亮度感知和近距离物体检测，压力传感器则可以用于测量空气压强和水深。
以上各种传感器的数据可以被应用于各种领域，其中最为广泛的就是利用智能手机传感器进行人体运动监测。
二、基于智能手机传感器的人体运动监测原理人体运动监测是指通过对人体运动状态的监测和记录来了解人体运动状态，进而提升运动效果和健康状态的一种技术手段。
基于智能手机的人体运动监测系统主要利用其内置的多种传感器对人体运动状态进行实时监测和数据采集，通过数据分析和算法实现对人体运动状态的识别、分类和分析。
具体来说，采集到的加速度、角速度和磁场强度等数据可以通过算法进行处理和分析，来识别人体的运动模式和状态。
例如，在跑步过程中，人的身体会出现上下颠簸、左右晃动等动作，在这种情况下，智能手机的加速度计和陀螺仪等传感器可以检测到身体的运动状态，然后通过算法实现对跑步状态的区分和分类，从而得出跑步速度、步数、消耗的卡路里等数据。
基于Android系统的人体成分和能耗测算的研究和实现的开题报告
基于Android系统的人体成分和能耗测算的研究和实现的开题报告1.研究背景与意义人类的身体组成因素包括碳水化合物、脂肪、蛋白质等，不同的身体组成会对人的健康产生影响。
如何准确地测试和分析人体成分对于研究人类健康和疾病有着十分重要的意义。
能量消耗是指机体在各种生理、心理和活动状态下的能量需求和消耗。
能耗的研究可以帮助人们更好地掌握身体状态，健康科学研究和运动训练等方面都非常有帮助。
在现代工业化的时代背景下，生活方式的改变和工作条件的日益好转，导致人们普遍存在身体肥胖、代谢综合征、心血管疾病等疾病，给个人及社会带来的危害是越来越明显。
本研究旨在开发一种基于Android 系统的人体成分测试仪和能耗检测仪，为人体健康监测和疾病预防提供参考和依据。
2.研究内容与目的本研究旨在开发一种基于Android系统的人体成分测试仪和能耗检测仪，主要研究内容包括：1）开发手持式便携设备，用于测试人体成分指标，包括体重、体脂率、肌肉含量等。
2）通过运动或活动过程中的能量消耗计算，构建人体能耗测试仪，测试人体在不同状态下的能量消耗量。
3）通过合理的算法和技术实现数据的精准分析和报告、连续记录、多次统计等功能。
本研究的目的在于解决人们对身体健康和运动训练数据的准确性和便利性问题，为更好的预防疾病和训练提供保障。
3.研究方法与研究技术路线根据项目的研究目的和内容，本项目的研究方法及技术路线如下：1）研究Android系统开发技术，开发适用于智能手机或平板电脑的人体成分测试仪和能耗检测仪应用程序。
2）开发测试仪外围设备，完成手持式设备的设计、原型制造和测试。
3）研究人体能量计算方法和技术，利用加速传感器和陀螺仪等技术实现能耗的监测和分析。
4）将软件和硬件部分进行整合，形成一个便携式的人体成分测试仪和能耗检测仪，并对其进行各种测试和验证。
4.研究进度计划本项目的研究有目标明确、实施步骤清晰、时间表合理的特点，进度计划如下：第一年：系统需求分析、性能测试和性能优化第二年：软件开发和测试、硬件开发和测试第三年：软硬件整合、系统测试和验证、成果报告编写5.预期成果与创新性本项目是一项集软、硬件研发为一体的科技项目。
人体运动分析技术的研究及其应用
人体运动分析技术的研究及其应用人体运动分析技术是运动科学领域的一项重要技术，它可以评估和分析人类在运动过程中的力量、速度、姿势等各种参数，并提供实时反馈和改善建议。
本文将从该技术的研究背景、技术原理、应用领域等方面进行介绍。
一、研究背景人体运动分析技术早期主要应用于医学和康复领域，随着运动科学的发展和各种新技术的涌现，这项技术逐渐被应用于更广泛的领域，如运动训练、人机交互、游戏娱乐等。
二、技术原理当前，人体运动分析技术主要分为两大类：传感器技术和计算机视觉技术。
传感器技术包括惯性传感器、力传感器、压力传感器等，可以实时记录和测量人体在运动中的各种参数。
计算机视觉技术则采用计算机视觉技术，通过对运动图像的分析和识别，提取人体的各种关节信息和姿态数据。
三、应用领域1、运动训练人体运动分析技术可以帮助运动员改善训练姿势和动作技巧，提高运动技能水平。
通过分析和比对运动员的技术和动作，可以发现和纠正一些错误动作，辅助运动员进行技能和速度的提升。
2、康复治疗人体运动分析技术可以帮助康复患者与医生更准确地了解康复进展情况，同时可以控制康复训练的强度和节奏，避免康复训练带来的不适和危险。
3、人机交互人机交互技术可以通过分析用户的动作和身体姿态，实现更加自然、简便和直观的人机交互方式。
例如，基于人体运动分析技术的手势识别技术可以帮助用户更方便地操作智能家居、智能手机等设备。
4、游戏娱乐基于人体运动分析技术的游戏娱乐方式已成为当前游戏娱乐领域的新风尚。
例如，基于运动传感器的体感游戏和虚拟现实技术可以让用户用身体参与游戏，增强游戏的沉浸感和体验感。
四、技术瓶颈及发展趋势目前，人体运动分析技术还存在着一些技术瓶颈和挑战。
例如，传感器精度和数据准确性、计算机视觉算法的效率和精度等方面仍有待进一步提高。
未来，随着人工智能技术的发展和大数据技术的广泛应用，人体运动分析技术将越来越精准、快速和智能化。
同时，人体运动分析技术的应用领域也将越来越广泛，未来将涉及更多领域，唤醒更多场景。
人体动作分析技术的研究与应用
人体动作分析技术的研究与应用第一章引言人体动作在各种领域有着广泛的应用，如运动医学、运动控制、动作捕捉等。
人体动作分析技术是研究了许多年的课题，目的是从数据中提取出关键的信息，进而推测出人体动作的目标和行为。
这些技术可以有效地提高运动员的训练效果，帮助医生对病人的康复进行评估，还可以应用于游戏、电影等行业中。
本文将介绍人体动作分析的研究进展和应用，在分析技术方面着重关注电子产品上的人体动作分析应用和医疗健身方面的人体动作分析应用。
第二章人体动作分析的相关技术2.1 运动捕捉技术运动捕捉技术是人体动作分析中的重要技术之一，它是通过摄像机或其他传感器采集数据并分析数据来了解人体的动作。
通常情况下，该技术需要一个或多个摄像机或传感器来记录人体姿势，然后将数据转换为数字形式。
最后，可以根据这些数字数据对人体动作进行分析。
近年来，随着计算机技术的进步，运动捕捉系统的精度和速度都得到了提高，除了传统的光学摄像机以外，还出现了惯性传感器、超声波探测器等新型传感器。
同时也发展了一些基于深度学习的运动捕捉技术，如基于深度摄像机的Body Flow等。
这样的新技术可以提供更高分辨率和更高准确度的数据，进一步满足应用的需要。
2.2 信号处理技术信号处理技术可以对数据进行滤波、降噪、光照补偿、平滑和对齐等操作，以消除因噪声和环境干扰导致的误差并提高数据的可重复性和精度。
例如，有时身体的某些部分（例如手臂、腿部等）可能会因为肌肉收缩导致摆动，这样会影响人体动作的准确性。
因此，通过信号处理技术的峰值检测，可以准确定位肌肉锻炼时的最高强度，而不是在动作的任何时候。
这样，可以更好地根据肌肉锻炼的状况来评估训练效果。
2.3 计算机视觉技术计算机视觉技术是通过对图像和视频数据进行分析，自动地识别图像、识别目标从而实现人体动作的分析。
该技术已经广泛应用于机器人、无人机、智能家居、医疗、自动驾驶等领域中。
例如，基于计算机视觉技术的人体运动监测可以通过获取肢体的位置和面部表情来识别动作类型和意图。
智能手机应用中的人体姿态识别与跟踪
智能手机应用中的人体姿态识别与跟踪随着智能手机技术的不断演进和创新，人们对于手机应用的需求也在不断增加。
在当今的移动应用市场中，人体姿态识别与跟踪技术成为了一个备受关注的热门话题。
这项技术的出现，为用户带来了全新的手机应用体验，也为开发者提供了更多的创意和挑战。
人体姿态识别与跟踪技术是指通过智能手机的摄像头和图像处理算法，识别并跟踪人体的姿态动作。
通过分析和计算用户的动作，手机应用可以提供包括动作评估、运动训练、游戏互动等多种功能。
这对于体育爱好者、健身追求者、甚至是普通用户来说，都具有重要的意义。
首先，人体姿态识别与跟踪技术在运动健身方面具有广泛的应用前景。
通过智能手机应用，用户可以实时准确地了解自己的运动姿势是否正确，是否符合训练要求。
有了这项技术，用户不再需要雇佣教练或专业人员来辅助训练，而可以直接在家中通过手机应用进行运动指导。
此外，手机应用也可以记录用户的训练数据，包括运动时间、运动强度、消耗的热量等，为用户提供个性化的健身计划与分析，帮助用户更好地管理自己的健康。
其次，人体姿态识别与跟踪技术在游戏互动方面也有广泛的应用空间。
传统的手机游戏往往需要用户通过触摸屏幕或使用游戏手柄来进行操作，然而，随着人体姿态识别与跟踪技术的出现，用户可以通过简单的动作或姿势来与游戏进行互动。
例如，用户可以通过模拟击打、跳跃等实际动作来进行游戏角色的操作，增加了游戏的真实感和趣味性。
这种全新的游戏体验为开发者带来了更大的创意空间，也为用户带来了更加沉浸式的游戏体验。
此外，人体姿态识别与跟踪技术还可以在医疗健康、辅助交通、人机交互等领域发挥重要作用。
在医疗健康方面，手机应用可以通过识别和跟踪用户的姿态动作，提供康复训练、健康监测、病症诊断等多种服务。
在辅助交通方面，手机应用可以通过识别和跟踪用户的行走姿态，提供导航、定位、交通意外预警等功能，提高交通安全和便利性。
在人机交互方面，通过识别和跟踪用户的手势、眼神等动作，手机应用可以实现更加智能、自然的交互方式，在用户体验上实现质的提升。
基于智能手机的生理参数无线监测系统设计
４Ｍ
（ １ ）
（ ２ ）
旦 ＿ ＝ ０ ． ８ ０
Ｍ
临床实测中 ， 上述经验公式 中的取值变化范围 较大 ， 式（ １ ） 为０ ． ３ ～ ０ ． ７ ５ ， 式（ ２ ） 为０ ． ４ ５ ～ ０ ． ９ 同 。示波法 的血 压测量 原理 如 图 ３ 所示。
的测量方法是脉搏波技术的延伸。这 ２ 种方法的缺 点都是理论研究不如基于压力 的示波法成熟 。 因此 ，本设 计采 用 的是示 波 法原 理测 量人 体血 压 。其原理为 ：首先把袖带捆在左手手臂上 的肱 动 脉处 ，然后 启 动 仪 器 ，对 袖 带充 气 至 ２ ０ ０ ｍ ｍ Ｈ ｇ （ １ ｍ ｍ Ｈ ｇ ＝ １ ３ ３ ． ３ ２ ２ Ｐ ａ ）的袖带压 ，此时肱动脉被阻 断， 没有血 流通过此 处 的血管 。 达 到这种 状态 后仪 器 自 动开始放气 ， 当气压降到一定程度时 ， 就开始有血 流通 过血 管 ， 且 有小 范 围的振荡 波 。 振 荡波 引起袖 带 的压 力变 化 即可被 压力 传感 器识 别 。测 量 过程 中一 直缓慢地放气 ，振荡波 随着袖带 内压力的降低变得 越来 越 大 。 再 过一 段 时间 ， 由于袖 带 内的压力 越来越 小， 与手臂 的接触越 来越 松 ， 因此压 力传 感 器 所检 测 到的压力和脉搏波动就越来越小。 综上所述 的特征变化 ，根据固定 比率法即可算 出血压值 。 其方法是 ： 通过单片机控制系统找出脉搏 波钟形包络的顶点 ４ ，其对应的袖带压 Ｐ Ｍ 即为平 均压 ； 另外 ， 在包 络 线 上升 沿存 在 一 点 Ａ ， 其 对 应 的 袖带压 即为收缩压 ， 下降沿存在一点 。 ， 其对应 的袖 带压 即为舒 张 压 。４ 和 。 的 大小 可根 据 如 下 经验 公式 求得 ：
基于智能手机传感器的人类行为识别研究
doi:10.3969/j.issn.1003-3114.2023.03.023引用格式:丁阁文,丁绪星,许蓉,等.基于智能手机传感器的人类行为识别研究[J].无线电通信技术,2023,49(3):566-576.[DING Gewen,DING Xuxing,XU Rong,et al.Research on Human Activity Recognition Based on Smartphone Sensors[J].Radio Com-munications Technology,2023,49(3):566-576.]基于智能手机传感器的人类行为识别研究丁阁文,丁绪星∗,许㊀蓉,王㊀冲,邹孝龙(安徽师范大学物理与电子信息学院,安徽芜湖241002)摘㊀要:针对因人类行为识别中手机位置的不确定性导致的行为识别率低的问题,提出了一种实时行为识别方法㊂首先对智能手机中加速度计和陀螺仪所获取的各行为下的传感器数据,依次进行零偏误差补偿㊁异常值处理和db7小波阈值去噪;其次使用滑动窗口对预处理后的数据进行分割,同时基于各行为特征分布规律进行特征提取;最后将提取的特征用于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器模型的训练,通过调用SVM 模型结合多票判决策略实现当前时刻行为预测㊂仿真结果表明,该方法能有效地识别坐㊁站立㊁行走㊁跑步㊁上楼㊁下楼㊁躺㊁卧8种基本行为,并能区分握㊁阅读㊁接听㊁摆臂㊁口袋5种手机位置㊂分类器模型的整体识别率达到了97.6%,在手机位置固定和不固定的情况下,实时行为识别的平均识别准确率分别达到了90.6%和84.8%,平均耗时为177.803ms㊂关键词:人类行为识别;智能手机传感器;支持向量机;小波分析中图分类号:TP391.4㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀开放科学(资源服务)标识码(OSID):文章编号:1003-3114(2023)03-0566-11Research on Human Activity Recognition Based on Smartphone SensorsDING Gewen,DING Xuxing ∗,XU Rong,WANG Chong,ZOU Xiaolong(School of Physics and Electronic Information,Anhui Normal University,Wuhu 241002,China)Abstract :There is low activity recognition rate caused for the uncertainty of smartphone positions in human activity recognition.Aiming at above problem,a real-time activity recognition method is proposed in this paper.First,the raw data is processed using zerobias error compensation,outlier processing and db7wavelet threshold denoising respectively,which is the sensor data of various behav-iors obtained by the accelerometer and gyroscope of smart phone.Then,the processed data is segmented by a sliding window.At the same time,the features are extracted based on data feature distribution law of each activity.Finally,Support Vector Machine(SVM)al-gorithm and the extracted features are used for training of the classifier model.Behavior is predicted by invoking the SVM model com-bined with the multi-vote decision strategy at the current moment.Simulation results show that eight main behaviors (sitting,standing,walking,running,going upstairs,going downstairs,half lying,and lying)under five smartphone positions (holding,reading,answering,arm swinging,pocket)can be effectively identified.The overall recognition rate of the classifier model reached 97.6%.When the mobilephone position is fixed and not fixed,the average recognition accuracy of real-time behavior recognition reaches 90.6%and 84.8%,re-spectively,and the average time-consuming is 177.803ms.Keywords :human activity recognition;smartphone sensors;SVM;wavelet analysis收稿日期:2023-01-15基金项目:安徽省发展和改革委员会支持项目(832132)Foundation Item :Anhui Development and Reform Commission (832132)0 引言近年来,人类行为识别(Human Activity Recog-nition,HAR)成为了人工智能领域的研究热点,并被广泛地应用于老年监护[1-2]㊁智慧医疗[3]㊁运动监测[4]等领域㊂HAR 的研究方法大致可分为两类:基于计算机视觉的行为识别[5]和基于可穿戴设备的行为识别[6-7]㊂基于计算机视觉的行为识别是利用图像或视频来提取人体的行为特征,这种方法通常要求固定照相机㊁摄像机等硬件设备,且在使用中视线容易被障碍物遮挡,存在局限性[8]㊂而基于可穿戴设备的行为识别主要使用设备中的惯性传感器㊁心率传感器等获得人体行为数据和生理信息,研究人员利用这些数据来预测人们站立㊁行走㊁跑㊁上下楼㊁跳跃等基本行为[9-10]㊂因此与基于计算机视觉的行为识别相比,可穿戴设备方便携带㊁成本低㊁灵敏性高,能方便高效地收集数据且数据处理较简单,在行为识别领域应用更为广泛㊂在过去的10年中,智能手机已经成为一些可穿戴传感器的替代品㊂如今的智能手机中搭载了各种类型的传感器,如GPS㊁惯性传感器(加速度计㊁磁力计㊁陀螺仪)和环境传感器(麦克风㊁光线传感器㊁距离传感器)等[11]㊂不仅如此,智能手机还具有强大的计算能力,可以轻松高效地收集和处理有关用户的丰富信息㊂相对于可穿戴设备,使用智能手机进行数据采集与处理更加方便㊁更具便携性,不管是将手机拿在手里还是装在口袋里,智能手机均可以持续地感知用户的行为㊂尤其是在COVID-19 (Coronavirus Disease2019)较为严重的情况下[12],基于智能手机的行为识别成为了一种高效㊁廉价和安全的方法,利用智能手机传感器数据预测人类行为从而实现对身体行为变化和心理健康的监测,而不需要专门的或者昂贵的医疗备来监测㊂因此,基于智能手机传感器的行为识别具有更高的研究价值㊂1㊀当前研究现状近年来,尽管研究者们在利用智能手机传感器识别人类行为的研究中取得了一些成果,但仍存在以下不足:①手机放置的位置对识别结果有着很大的影响[13]㊂研究者们通常要求将手机放在身体上的特定位置(比如腰部[13]㊁口袋[14]等),研究的实验位置是不自然的,携带不方便;②加速度数据对多种行为数据难以区分,尤其是在识别上下楼梯时,结果不太理想;③大部分的研究者只是致力于数据分析及处理,未结合实际做实时行为识别的研究㊂针对以上问题,Menhour等人[15]使用来自文献[16]的公开在线数据集,将加权K近邻(Weigh-ted K-Nearest Neighbors,WKNN)算法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合,对6项人体行为(行走㊁站㊁坐㊁跑㊁上楼㊁下楼)和4种手机位置(右牛仔裤口袋㊁手臂㊁腰带和手腕)进行识别;其结果为:手机固定在腰部时,上㊁下楼的识别率分别在91.8%和94.2%左右;手机固定在手腕时,上㊁下楼的识别率分别达到了98.1%和99.6%㊂虽然识别率有所提高,但在正常生活中,手机放置在这两处的较少㊂Wang等人[17]在SVM算法基础上引入了D-S 证据理论,再利用数据融合的思想识别人类行为;使用智能手机获取4种行为(行走㊁跑㊁上楼和下楼)以及4种手机位置(阅读㊁接听㊁摇摆和口袋)下的加速度计和陀螺仪数据;该研究中将跑的识别准确率提高到了99.7%,但上楼的准确率仅有92.1%㊂孔菁等人[18]同样使用智能手机的加速度计和陀螺仪数据并采用主成分分析方法对数据统计特征进行降维处理,将决策树与SVM相结合实现对行为特征的分类,模型对所有行为识别的平均准确率达到97.5%,上下楼的识别率也能在96%左右;但文章未给出手机放置位置㊂Qi等人[19]提供了一个基于智能手机的自适应人类行为识别实时监控系统识别12种人类行为,其中包括5种动态行为(步行㊁慢跑㊁跳跃㊁上楼和下楼)㊁6种静态行为(站立㊁坐㊁左右躺㊁俯卧和仰卧)以及一系列的过渡行为(如从坐到站)㊂在模型训练和测试过程中,使用了4种携带手机的方式:裤子的口袋㊁衬衫的口袋㊁腰部和背包,并且将手机按任意方向携带,模型对手机置于腰部和口袋的行为识别取得较好的性能(腰部95.15%,口袋92.20%)㊂在最后的实时行为识别实验中,仅验证了手机放在腰部和左边口袋的两项新的行为:深蹲㊁扭屁股㊂针对以上问题,考虑实时的人类行为识别,本文对5种手机位置下(握㊁阅读㊁接听㊁摆臂㊁口袋)的8种人类基本行为(坐㊁站立㊁行走㊁跑㊁上楼㊁下楼㊁躺㊁卧)展开了研究,并设计了一种基于SVM结合多票判决的实时行为识别方法㊂为减少手机位置对识别率的影响,将行为识别分为离线阶段和在线阶段,主要研究内容包括:数据采集㊁数据预处理㊁特征提取与特征选择㊁分类器模型的训练以及实时行为识别设计5个方面㊂在离线阶段,数据经过预处理后提取相关特征作为输入向量用来训练分类器模型;在线阶段中,对逐渐累积的数据采用离线阶段的数据处理方法进行特征提取,然后调用分类器并结合多票判决的方法预测当前行为㊂2㊀方法框架概述按照人类行为识别研究的总体框架,将实时行为识别分为两个阶段:离线阶段和在线阶段㊂离线阶段具体流程如图1所示,包括:数据采集㊁数据预处理㊁特征提取㊁特征选择以及分类器模型的训练㊂首先,以50Hz的采集频率获取各行为下智能手机中加速度计和陀螺仪的数据,并对采集到的数据进行预处理,依次为零偏误差补偿㊁基于箱型图和均值修正法的异常数据处理㊁以及基于db7小波基和SURE 阈值的软阈值去噪㊂其次,采用固定长度为64,重叠率为50%的滑动窗口对与处理后的数据进行划分,在每个窗口中对数据提取特征用于描述每种行为,并对提取的特征进行筛选以减少冗余特征的影响㊂最后将特征选择后形成的新数据集用于分类器模型的训练㊂图1㊀离线阶段主要流程Fig.1㊀Main process in offline stage在线阶段主要实现实时行为识别,流程如图2所示㊂图2㊀在线阶段主要流程Fig.2㊀Main process of online stage此阶段仍采用固定长度为64的窗口对采集的数据进行划分,当从开始采集数据时长达到1.28s时,启动实时行为识别算法㊂随着数据的增加,每0.2s(数据集S 长度Len 每增加10)更新一次窗口,同时对当前窗口的数据采用与离线阶段相同的预处理,并按照离线阶段中最终选取的特征提取特征向量,再调用训练好的SVM 分类器预测此时行为㊂由于超过1.28s 后的数据会被划分到多个窗口中,可能被标记为不同的行为,此时结合多票判决策略[20],选择出当前位置最终的结果㊂3㊀数据采集与处理3.1㊀数据采集与数据分割将待识别的行为划分为两大类:主要行为和次要行为㊂主要行为是指人的身体姿势或运动状态,本文研究围绕人类日常的基础行为,包括静态动作和动态动作㊂静态动作包括:站㊁坐㊁躺㊁卧;动态动作包括:行走㊁跑㊁上楼和下楼㊂而次要行为是指智能手机的位置㊂根据对人类日常行为的分析,在数据采集过程中分别将手机放置在如图3所示的5个位置上㊂智能手机在位置1~5中分别表示手持不摆臂㊁阅读手机㊁接听电话㊁放置口袋中和手持摆臂,而每一种放置位置都对应人类日常的几种主要行为,如在位置3接听电话的前提下,采集对象可以处于行走㊁跑㊁上楼㊁下楼㊁站㊁坐㊁卧㊁躺这几种行为状态㊂即在不同的位置下完成对不同基本行为的数据采集㊂因此本文所研究的行为如表1所示㊂图3㊀数据采集手机位置示例图Fig.3㊀Sample graph of data acquisition mobile phone location表1㊀待研究行为类别Tab.1㊀Categories of behavior to be studied次要行为主要行为位置1行走㊁跑㊁上楼㊁下楼㊁站位置2行走㊁跑㊁上楼㊁下楼㊁站㊁坐㊁卧㊁躺位置3行走㊁跑㊁上楼㊁下楼㊁站㊁坐㊁卧㊁躺位置4行走㊁跑㊁上楼㊁下楼㊁站㊁坐位置5行走㊁跑㊁上楼㊁下楼㊀㊀实验所用的数据均使用华为nova4安卓手机作为数据采集设备,并以50Hz的频率采集数据,即每20ms获取一组传感器数据㊂因此每一次采集的数据包括7列测量值,其中第一列为时间,第2~7列为分别是加速度计和陀螺仪的测量数据㊂在数据处理之前,先使用滑动窗口算法对数据进行划分,在数据分割时每个窗口内尽可能包含一个及一个以上的完整周期,以保证每个窗口内提取的数据特征能够准确地反映某种行为㊂为选择合适的窗口长度,实验人员在较慢速度的情况下采集一些动态行为数据,通过计算得到行走㊁跑㊁上楼和下楼的平均周期分别为1.04㊁0.65㊁1.18㊁1.04s㊂因此,本文通过固定长度为64(1.28s),50%重叠率的滑动窗口来分割数据㊂所以,每个窗口内的数据样本通过64次采集得到,且每一次采集均可获得3个加速度数据和3个角速度数据,故数据分割后得到的每个数据样本由384个数据组成㊂3.2㊀数据预处理3.2.1零偏误差补偿行为识别对于传感器的精度要求相对较低,所以本文对传感器零偏误差仅做粗略估计㊂零偏误差包含了常值零偏㊁零偏稳定性和零偏不稳定性㊂对零偏误差的处理分为两步:①通过传感器在初始启动过程中采集几秒钟的静态数据求得的平均值来补偿常值零偏和零偏稳定性,测算结果如表2所示㊂②通过N秒平均法测算传感器的零偏不稳定性,如表3和表4所示㊂N秒平均法,即采集几个小时的静态数据,每10s或100s求取平均,最后统计这些平均值的均值与标准差㊂表2㊀静态数据求零偏不稳定性测量结果Tab.2㊀Static data to obtain zero bias instabilitymeasurement results坐标轴加速度计/(m/s2)陀螺仪/((ʎ)/s)X0.0946-0.0008Y-0.00200.0029Z0.0492-0.0082表3㊀N秒平均法求零偏不稳定性测量结果Tab.3㊀N-second average to obtain zero bias instability measurement results坐标轴加速度计/(m/s2)陀螺仪/((ʎ)/h)X-0.013611.6017Y0.12149.4827Z-0.0650 6.2797表4㊀传感器零偏不稳定性的N秒平均法测量结果标准差Tab.4㊀Standard deviation of sensor zero bias instability measured by N-second mean method传感器N=1N=10N=100加速度计X轴/(m/s2)0.006610.006330.00598加速度计Y轴/(m/s2)0.021180.021070.02113加速度计Z轴/(m/s2)0.060390.058790.05834陀螺仪X轴/((ʎ)/h) 2.65370 2.62860 2.62970陀螺仪Y轴/((ʎ)/h)16.0747016.0710016.14170陀螺仪Z轴/((ʎ)/h) 2.19210 2.17080 2.17390 3.2.2异常数据处理本文对异常值的处理采用均值修正法,利用原异常值所在位置的左右各两个数据的平均值来替换该异常值㊂但在处理过程中,需要注意判断数据是否越界㊂当进行异常值处理时,先对去除零偏误差后的数据采用箱型图检测出异常值所在位置㊂若异常值所在位置的左右各两个值均在原数据可检索范围内,则正常进行均值修正㊂若在寻找异常值相邻数据时,左边或右边的相邻数据索引超出了原数据序列长度,此时,只选择可检索到的数据求平均值来替换该异常值㊂图4列举了一组行为加速度数据异常值的处理结果,图中的点代表数据中的异常值㊂从图中可以看出,经处理后异常值数量明显减少㊂经大量的实验仿真,对于异常值的处理方法同样适用于其他行为数据㊂图4㊀异常数据处理前后箱型图对比Fig.4㊀Comparison of box type before and afterabnormal data processing3.2.3小波阈值去噪对于原始数据中存在的高频噪声,本文研究采用小波阈值去噪方法加以滤波,该方法不仅能够剔除信号中的噪声,而且可以尽可能地保留原始数据的特征㊂小波阈值去噪方法的主要流程如图5所示,主要步骤如下:①选择一种小波基函数并确定分解层次;②对含有噪声的数据进行小波变换,以获得不同尺度下的小波系数;③选择合适的阈值,将噪声产生的小波系数删除,只保留真实信号所产生的系数;④对处理后的小波系数利用小波逆变换实现信号重构,以获得去噪后的信号㊂在以上过程中,每个部分的设计,均会直接影响对数据的去噪效果㊂图5㊀小波阈值去噪的流程图Fig.5㊀Flowchart of wavelet threshold denoising在小波去噪中,通常使用信噪比和均方根误差来评价信号的去噪效果㊂信噪比是指信号和噪声二者间能量的比值,计算公式如式(1)所示㊂式中, f(x)为原始信号,f d(x)为去噪后的信号㊂均方根误差用于判断去噪前后信号的分散程度,计算公式如式(2)所示㊂SNR=ðN i=1f2(x i)ðN i=1[f(x i)-f d(x i)]2,(1)RMSE=1NðN i=1[f(x i)-f d(x i)]2㊂(2)一般地,信噪比越大,均方根误差越小,说明去除的噪声越多,信号去噪前后的偏差越小,去噪效果越好㊂依据上述两个指标,在实验仿真中反复调整各参数,选择出适应于大部分行为数据去噪的参数㊂图6和图7中分别展示了一组静态行为数据和一组动态行为数据的去噪前后对比图㊂经过大量的仿真分析确定了在小波阈值去噪处理中,均采用db7小波基函数㊁分解层数为3层结合基于SURE的自适应软阈值去噪方法对各行为数据进行去噪,以提高行为识别的精度㊂图6㊀行为 行走 加速度数据去噪前后对比图Fig.6㊀Comparison of acceleration data before and after denoising of walking图7㊀行为 站 加速度数据去噪前后对比图Fig.7㊀Comparison of acceleration databeforeand after denoising of station3.3㊀特征提取与特征选择为了提高预测的准确性,利用特征提取与特征选择来构建更快㊁消耗更低的预测模型㊂特征提取和特征选择通过选择重要特征的子集来减少数据的维度,以增强模型的可解释性㊂在3.1节的基础上,在每个数据样本中,利用采集到的三轴加速度数据计算出合加速度,并将其作为该数据样本的第7列测量值㊂对于每个窗口内的数据可按照表5所列的特征对7列测量值分别提取19个时域特征和16个频域特征,另外还需提取加速度计三轴测量值之间的皮尔逊相关系数(3个),陀螺仪三轴测量值之间的皮尔逊相关系数(3个),样本数及分布如表6所示㊂表5㊀时域特征㊁频域特征提取Tab.5㊀Time domain feature extraction and frequency domain feature extraction数据时域特征频域特征各列测量值㊁合加速度最小值㊁最大值㊁均值㊁众数㊁四分位数(3个)㊁四分位距㊁极差㊁方差㊁标准差㊁均方根㊁绝对值的平均值㊁平均绝对离差㊁波形因子㊁峰值因子㊁裕度因子㊁脉冲因子㊁能量最小值㊁最大值㊁均值㊁四分位数(3个)㊁四分位距㊁极差㊁方差㊁标准差㊁均方根㊁峰度㊁偏度㊁平均绝对离差㊁平均频率㊁能量加速度计三轴之间皮尔逊相关系数(3个值)无陀螺仪三轴之间皮尔逊相关系数(3个值)无表6㊀不同手机位置下行为的样本数Tab.6㊀Number of samples of behavior at differentphone locations主要行为位置1位置2位置3位置4位置5行走13201335134313211315跑12971296128512941259上楼12391279124312311258下楼12421290124312361252站1311130612981313坐129512761309躺12231223卧12261223㊀㊀为了提高各行为的识别准确率㊁缩短模型的训练时间,使分类器模型具有更好的性能,需要在提取的特征中选择出有效的特征,且这些特征易于区分㊁便于提取㊁数量尽可能少㊂本文根据特征分布规律来选择特征㊂图8为本文8种主要行为合加速度相关特征的分布统计图㊂图8(a)为随机抽取的10000个静态行为样本和动态行为样本的合加速度幅值的最大值分布情况,从图中可以看出,静态行为的合加速度最大值大部分集中在9.6~13m/s2,而动态行为则集中分布在10~80m/s2㊂图8(b)和图8(c)分别为4种动态行为和4种静态行为的合加速度幅值的均值分布情况,对于4种静态行为,合加速度幅值大致分布相同;在4种动态行为中, 跑 的数据特征分布明显与另外3种行为的特征分布有所差异㊂因此,可使用合加速度幅值的相关特征来区分静态行为㊁ 跑 和另外3种动态行为㊂(a)合加速度最大值分布(b)各静态行为合加速度均值分布(c)各动态行为合加速度均值分布图8㊀8种主要活动合加速度幅值相关特征分布Fig.8㊀Characteristic distribution of amplitude correlation of the combined acceleration of eight majoractivities㊀㊀为区分除 跑 以外的另外3种动态行为,以位置4下的各行为数据为例㊂图9中列出了位置4时 行走 上楼 下楼 加速度计X 轴和Z 轴的最小值和最大值的详细分布情况㊂从图中可知,虽然3种行为的数据分布出现重叠,但也存在一些差异,图9(a)和图9(b)中以最上面的虚线为参考面, 行走 的加速度计X 轴和Z 轴的最大值75%以上的数据在虚线上方,而 下楼 的数据特征有50%以上在虚线以下;图9(a)和图9(b)中以最下面的虚线为参考面, 上楼 下楼 两种行为的加速度计X 轴和Z 轴的最小值75%以上的数据在虚线上方,而 行走 的数据特征接近75%的数据分布在虚线以下㊂(a )加速度计X轴最值分布(b )加速度计Z 轴最值分布图9㊀位置4下 行走 上楼 下楼 加速度计最值分布Fig.9㊀Maximum accelerometer value distribution ofwalk , go up and go down at position 4对于同一种主要行为,不同手机位置下的数据特征也有所差异,以 行走 为例,图10分别列出了各种手机位置下加速度计Y 轴㊁Z 轴的数据特征分布㊂从图10(a)可以看出,位置1与位置2㊁位置3相比,数据特征分布有着较明显的差异;图10(b)中,位置2的数据与其他位置上的数据也有着明显的划分界限㊂(a )加速度计Y轴最值分布(b )加速度计Z 轴最值分布图10㊀不同手机位置下 行走 的加速度计三轴最值分布Fig.10㊀Accelerometer triaxial maximum value distributionof walk under different mobile phone positions按照上述方法,对提取的特征进行筛选㊂在原特征集的基础上选择了合加速度部分特征,加速度计和陀螺仪各轴最值㊂由于在不同的行为中,加速度计的三轴数据之间,以及陀螺仪的三轴数据之间有一定的相关性㊂因此,特征选择时保留加速度计与陀螺仪三轴之间的皮尔逊相关系数㊂本文最终选取了30个特征组成特征子集,分别为:加速度计和陀螺仪各轴测量值的最大值㊁最小值以及三轴数据之间的皮尔逊相关系数,合加速度的最小值㊁最大值㊁方差㊁平均数㊁众数㊁四分位数㊁极差㊁四分位距㊁平均绝对离差以及信号能量㊂4㊀模型训练4.1㊀SVM 分类器模型SVM 算法在非线性问题上有着突出的表现,它通过非线性变换将特征向量转换到高维的特征空间中,在高维特征空间中建立一个最大间隔的超平面来实现训练样本分类,巧妙地将非线性问题转化为线性问题㊂最终的超平面对应的模型为:f(x)=w Tφ(x)+b,(3)式中,法向量w和位移项b需满足式(4)所示的目标函数㊂由于求解映射到高维空间后的关系式较为困难,此时可以利用拉格朗日对偶性转换成求解其对偶变量的优化,对偶问题的目标函数如式(5)所示:min w,b12 w 2,㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀s.t.㊀y i(w Tφ(x)+b)ȡ1,㊀i=1,2, ,m,(4) maxαðm i=1αi-12ðm i=1ðm j=1αiαj y i y jφ(x i)Tφ(x j), s.t.㊀ðm i=1αi y i=0,㊀αiȡ0,i=1,2, ,m㊂(5)式(5)中的计算涉及到φ(x i)Tφ(x j)的计算,即样本x i和x j映射到新的特征空间后的内积㊂由于经过变换后的特征空间维数可能很高,所以很难直接对公式展开计算㊂假设一个函数K(x i,x j)满足式(6),则只需通过函数K(x i,x j)计算结果㊂K(x i,x j)=φ(x i)Tφ(x j),(6)由上所述,最终的超平面对应的模型为:f(x)=ðm i=1αi y i K(x i,x j)+b,(7)式中,K(x i,x j)为SVM模型训练时需要用到的核函数,也是用于实现从低维空间映射到高维空间的功能㊂为了构建适合于本文的行为识别模型,在构建分类器模型时先后选用了线性核函数㊁二次多项式核函数㊁三次多项式核函数以及径向基核函数训练模型,通过比较各模型的准确率选择最符合要求的核函数㊂4.2㊀多票判决由于超过1.28s后的数据会被划分到多个窗口之内,并且在每个窗口内被标记的标签类型可能不一致,造成该问题的原因有两种:①当前位置处于行为之间的交界处;②该窗口内的特征不明显,经分类器识别时误判㊂为了解决上述问题,本文参考多票判决策略㊂如图11所示,在分类器进行行为识别时,同时对每个时刻被标记的标签进行计数,直到当前时刻最后一次被划分到窗口内,选择被标记次数最多的标签作为此时刻的最终标签㊂若出现次数最多的标签有两个或两个以上,选择最后一个已知的标签作为最终标签㊂例如图11中标签7和9对应的行为分别为手机在位置2时的行走和上楼,其中某时刻的数据经过了6个窗口,被标记为9的次数最多,因此当前时刻最终预测出的行为为阅读时上楼㊂实验中,在线阶段采用固定长度为64,移动步长为10的窗口,因此,每个时刻最多经过6个窗口㊂图11㊀多票判决Fig.11㊀Multiple verdict5㊀实验结果与分析本文所有分类器模型均基于Matlab2020a编写代码,在Windows10系统,CPU为Intel i5-10210U 的电脑上执行代码㊂5.1㊀分类器实验结果分析在使用SVM训练分类器模型时,分别采用不同的核函数以及 一对一 的多分类方式,并采用5折交叉验证的方式避免过拟合㊂不同核函数的训练和测试结果如表7所示㊂表7㊀不同分类模型的训练和测试结果Tab.7㊀Training and testing results of differentclassification models核函数平均准确率/%训练时间/s预测时间/ms 线性核函数90.984.73230.88二次多项式核函数97.689.16232.42三次多项式核函数97.6173.25338.96径向基核函数95.2252.33280.38㊀㊀综合比较4种核函数的训练结果,其中采用二次多项式核函数的SVM模型(Q-SVM)整体性能最好㊂为探究SVM分类器模型性能的好坏,本文又分别训练并测试了朴素贝叶斯㊁决策树㊁KNN以及BP神经网络。
基于智能手机内置传感器的人体运动状态识别
基于智能手机内置传感器的人体运动状态识别殷晓玲;陈晓江;夏启寿;何娟;张鹏艳;陈峰【摘要】针对目前智能手机识别人体运动状态种类少、准确率低的问题,提出一种利用加速度传感器和重力传感器分层识别人体运动状态的方案.首先,利用加速度和重力加速度的关系计算出与手机方向无关的惯性坐标系下的线性加速度;其次,根据人体运动频率的变化范围和线性加速度矢量来确定脚步的波峰和波谷位置;最后,提取线性加速度在时域上的特征向量,使用层次支持向量机方法分层识别人体运动状态.实验结果表明,该方法能有效识别人体6种日常运动状态,准确率达到93.37％.【期刊名称】《通信学报》【年(卷),期】2019(040)003【总页数】13页(P157-169)【关键词】运动状态识别;层次支持向量机;智能手机传感器;时域特征【作者】殷晓玲;陈晓江;夏启寿;何娟;张鹏艳;陈峰【作者单位】西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127;池州学院数学与计算机学院,安徽池州247000;西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127;西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127;池州学院数学与计算机学院,安徽池州247000;西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127;西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127;西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127【正文语种】中文【中图分类】TP181随着智能手机的不断发展，智能手机中嵌入了各式各样的传感器，如重力传感器、加速度传感器和陀螺仪等，使手机的功能变得越来越强大。
利用智能手机中的传感器对人体运动状态进行识别，正在成为相关领域的研究热点。
该类研究是通过手机中的传感器采集与人体活动相关的数据来识别手机携带者的运动状态。
在人体运动状态识别方面，智能手机与其他可穿戴设备相比具有不受外部环境限制、不需要额外增加设备、不妨碍日常生活等优点。
智能手机除了用于健康监控、智能家居、智能监控外，还可以在病人监护、运动评估和交通行为监测等方面挖掘其应用价值。
基于计算机视觉的人体运动姿态识别技术研究
基于计算机视觉的人体运动姿态识别技术研究近年来，基于计算机视觉的人体运动姿态识别技术（Human Motion Recognition, HMR）备受关注，其应用涵盖从智能家居、健康管理到体育训练等多个领域。
HMR技术可以通过计算机视觉和深度学习算法对人体运动过程进行精准的姿态识别，从而提升人机交互的体验和应用效果。
HMR技术已经广泛应用在智能手机、运动手环、智能手表等设备上，实现对用户运动状态的监测、数据记录与分析，是智能硬件领域的重要技术。
基于传统的计算机视觉技术，HMR技术需要针对人体骨骼结构、运动过程中的复杂变化等问题进行深入研究和优化。
为此，科研学者们提出了一系列相应的解决方案，如采用多视角、多传感器融合技术、GPU加速、递归神经网络等等。
其中，深度学习在HMR技术中发挥着重要作用。
深度神经网络（DNN）可以学习大量数据并自我优化，不断提高HMR技术的准确率和稳定性。
研究人员采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习算法，在 HMR 中取得了很高的效果。
例如，CMU-Pose 数据集上的 HMR 模型，在一个普通计算机上，每秒可以达到 40 fps 左右的速度，同时也获得了图片到运动姿势重建几乎无误的精度。
HMR技术的应用场景也越来越广泛。
其中，锻炼和体育训练是 HMR 技术的重要应用领域。
在健身房、训练营中，HMR 技术可以通过监控用户的运动姿势，及时给出调整指导，提高锻炼的效果和安全性。
此外，HMR技术也可以应用在医疗康复领域。
通过监测患者的运动姿态，医生可以及时发现和纠正不当姿势，从而有效预防和治疗运动损伤、骨科疾病等。
HMR技术的下一步发展方向是针对运动细节进行更加精细化的建模和识别。
例如，人体姿态的微妙变化、肌肉运动变化、运动幅度大小变化等问题。
此外，HMR技术也可以增加对人体身体的3D结构的识别和建模，并将其应用于更加多样的场景中。
总的来说，基于计算机视觉的人体运动姿态识别技术具有广泛的应用前景和研究价值。
智能手机上的运动识别与移动轨迹分析
智能手机上的运动识别与移动轨迹分析随着智能手机的普及与功能不断的升级，基于运动识别与移动轨迹分析的应用开始逐渐流行。
这种应用可以大大方便用户对自己的日常运动情况进行了解，也能够为健康管理提供更加精准的数据支持。
本文将探讨智能手机上的运动识别与移动轨迹分析的一些基本原理及其实际应用。
第一部分：运动识别的基本原理运动识别，顾名思义，是指通过对人体运动进行识别，从而对其进行分类和分析。
在智能手机上，运动识别的基本原理主要涉及到两个方面：加速度传感器和陀螺仪传感器。
智能手机上一般都装备了三个加速度传感器。
这些传感器可以精确地感知智能手机在经过任何方向的加速后所产生的振动。
在加上陀螺仪传感器所测量的旋转角度，我们就能够非常精确地记录一个人的运动情况。
这些数据可以被应用在许多不同的场合，比如运动跟踪、室内导航、位置补偿等。
为了让运动识别的效果更加准确，一些运动识别算法也逐渐被开发和应用。
这些算法不仅可以准确地识别运动的类型，还可以通过一些机器学习算法和神经网络模型来分析运动数据中的特征和变化规律。
这些特征和规律对日常健康管理和疾病诊断都有着积极的意义。
第二部分：移动轨迹分析的方法和应用基于智能手机的运动识别，移动轨迹的分析也变得越来越容易。
智能手机上的GPS系统可以非常精确地追踪用户的位置，在地理信息系统的支持下，我们可以对用户的移动轨迹进行实时跟踪和分析。
移动轨迹分析的最常见应用是地图和导航。
比如说，当用户在使用地图或导航系统时，这些系统可以基于用户的实时定位来计算最快的到达目的地的路线，或者提供一些更加细致的导航指南。
同时也受到广泛的欢迎的还有城市交通管理领域。
通过对城市中道路的拥堵情况和道路使用情况的分析，我们可以设立一些交通信号灯或者限制车速的措施，来提高城市交通的效率和安全。
除此之外，移动轨迹分析的应用还可以被推广到人类的健康管理领域。
通过对人类活动范围的限制和变化的监测，我们可以对一些疾病的产生和预防进行更加精准的预测。
基于智能手机的心率监测系统设计
基于智能手机的心率监测系统设计智能手机便携性强、功能强大、用户普及率高，成为人们生活中不可或缺的一部分。
随着智能手机的不断发展，其在医疗健康领域的应用也越来越广泛。
心率监测是一项常见的医疗检测方式，而基于智能手机的心率监测系统的设计，为人们提供了一种便捷、经济的心率监测方式。
本文将重点介绍基于智能手机的心率监测系统的设计原理及其应用前景。
首先，基于智能手机的心率监测系统设计的基本原理是利用智能手机的摄像头和闪光灯来检测心率。
智能手机摄像头可以捕捉血液通过人体皮肤时的颜色变化，这是因为血液的氧合程度不同而导致的。
当我们的心脏收缩时，血液被推向体表，皮肤会变得更加红色。
相反，当我们的心脏舒张时，血液流回心脏，皮肤会变得稍微绿色。
基于这个原理，通过对智能手机摄像头捕捉到的图像进行处理，就可以计算出心率的值。
为了实现这个原理，需要设计一个合适的算法来处理图像。
首先，需要从摄像头捕获的图像中提取出人体面部区域。
接下来，根据血液在人体皮肤中的颜色变化，使用颜色滤波算法来消除图像中的噪声。
然后，通过分析图像中每一帧的颜色变化幅度，根据心率的频率特征提取算法计算出心率值。
最后，根据计算得到的心率值，显示在智能手机的屏幕上。
整个过程可以通过手机应用程序来实现。
基于智能手机的心率监测系统具有许多优势。
首先，它具有便携性。
由于智能手机几乎人手一部，这样的系统可以随身携带，随时进行心率监测。
其次，它相对于传统的心率监测设备来说，成本较低。
传统的心率监测设备价格昂贵，并且需要专业人员进行操作。
而基于智能手机的心率监测系统不仅价格低廉，而且使用简单，普通用户也可以方便地使用。
此外，智能手机的数据处理能力不断提高，可以很好地满足心率监测所需的计算量。
基于智能手机的心率监测系统不仅可以应用于个人日常健康管理，还可以应用于临床诊断。
对于心脏疾病患者来说，定期检测心率是非常重要的。
使用基于智能手机的心率监测系统，患者可以定期测量心率并记录下来，医生可以通过分析这些数据来评估患者的心脏健康状况。
基于智能手机的人体姿态识别与跟踪技术研究
基于智能手机的人体姿态识别与跟踪技术研究人体姿态识别与跟踪技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。
随着智能手机的普及和性能的不断提高，基于智能手机的人体姿态识别与跟踪技术也越来越受到关注。
本文将对这一技术进行深入探讨，旨在研究如何利用智能手机来实现高效准确的人体姿态识别与跟踪。
人体姿态识别与跟踪技术广泛应用于许多领域，如健身、体育、医疗等。
它可以对人体的姿态、动作进行监测和分析，从而实现人体运动的实时评估和指导。
传统的基于摄像头的人体姿态识别与跟踪技术需要专门的设备和场景，而基于智能手机的技术则具有更高的灵活性和便携性。
首先，基于智能手机的人体姿态识别与跟踪技术需要解决的关键问题之一是姿态估计。
姿态估计是指利用图像或视频数据，推断出人体的关节角度和位置信息。
通过利用智能手机的摄像头，可以获取人体在不同角度下的图像数据，并使用计算机视觉算法对图像进行处理，从而得到人体的姿态信息。
目前，常用的姿态估计算法包括基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于深度学习的方法由于其较强的特征提取和表达能力，逐渐成为姿态估计领域的主流方法。
这些方法通过使用深度神经网络来学习人体的姿态特征，进而进行姿态估计。
其次，基于智能手机的人体姿态识别与跟踪技术还要解决的一个关键问题是姿态跟踪。
姿态跟踪是指在连续的图像序列中追踪和更新人体的姿态信息。
智能手机的高帧率摄像头可以提供连续的图像序列，为姿态跟踪提供了基础数据。
姿态跟踪可以基于传统的目标跟踪算法或者基于深度学习的方法实现。
传统的目标跟踪算法通常基于目标的运动和外观信息进行跟踪，但对于复杂的人体姿态跟踪来说，容易受到光照变化、遮挡等因素的干扰。
因此，基于深度学习的方法在姿态跟踪中表现出了更好的鲁棒性和准确性。
此外，基于智能手机的人体姿态识别与跟踪技术还需要解决实时性和效率的问题。
由于智能手机的计算资源和内存容量有限，传统的复杂算法可能无法满足实时性要求。
基于智能手机传感器的人体活动识别
基于智能手机传感器的人体活动识别刘斌;刘宏建;金笑天;国德峰【摘要】人体活动识别是上下文感知系统及其应用中一个具有挑战性的研究问题.目前,关于人体活动识别的研究主要使用一些基于监督学习或半监督学习的统计方法来构建识别模型.然而,考虑到识别活动类型本身具有的复杂性和多样性,当前的人体活动识别系统不能取得较好的识别效果.针对这一问题,通过智能手机的三维加速度和陀螺仪传感器信息来提取人体活动的特征向量,选择四种典型的统计学习方法(分别是K-近邻算法、支持向量机、朴素贝叶斯网络以及基于朴素贝叶斯网络的AdaBoost算法)分别创建人体活动的识别模型,最后通过模型决策得到最优的人体活动识别模型.实验结果表明,通过模型决策选择的识别模型对人体活动识别准确率达到92％,取得很好的识别效果.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)004【总页数】6页(P188-193)【关键词】活动识别;加速度;陀螺仪;统计学习模型【作者】刘斌;刘宏建;金笑天;国德峰【作者单位】上海商业发展研究院,上海200235;上海巨岩信息科技有限公司,上海200032;上海商业发展研究院,上海200235;上海巨岩信息科技有限公司,上海200032【正文语种】中文【中图分类】TP393LIU Bin,LIU Hongjian,JIN Xiaotian,et al.Computer Engineering and Applications,2016,52（4）：188-193.人体活动包括一系列具有丰富含义的肢体运动，如手指、手、手臂、头、面部或身体等姿态或运动模式，是一种表达人的行为意图或者完成人与环境的信息传递方式。
人体活动识别是指计算机自动检测、分析和理解人体各类运动和行为的过程，在人机交互、康复工程、教育、远程会议、体育运动等方面具有广泛的应用前景。
随着普适计算的发展，尤其是部署在日常生活用品的微型传感器的普及，使得人体活动识别获得了越来越多的关注。
基于智能手机的人体姿态识别与运动跟踪
基于智能手机的人体姿态识别与运动跟踪智能手机已经成为现代生活的重要组成部分，通过智能手机的内置传感器和先进的计算能力，我们可以实现许多令人惊叹的功能。
其中之一就是人体姿态识别和运动跟踪。
本文将介绍基于智能手机的人体姿态识别和运动跟踪的原理、应用和挑战。
一、智能手机传感器与人体姿态识别智能手机通常配备了多个传感器，例如陀螺仪、加速度计和磁力计等。
这些传感器可以测量智能手机在三个轴上的加速度、角速度和磁场。
通过对这些数据进行分析和处理，我们可以了解智能手机的方向和位置，并推测用户的姿态。
人体姿态识别可以在许多领域中发挥重要作用。
在健身领域，智能手机可以识别用户的姿势，例如仰卧起坐或俯卧撑的动作，然后给予及时反馈和指导。
在体育领域，智能手机可以识别运动员的动作，帮助教练员分析和改进技术。
在医疗领域，智能手机可以监测和识别患者的姿势，提供个性化的康复训练计划。
二、智能手机传感器与运动跟踪除了姿态识别，智能手机还可以跟踪用户的步数、距离和活动时间等运动相关的数据。
通过智能手机内置的加速度计和陀螺仪传感器，智能手机可以准确地计算出用户的步数和步行距离。
而通过运动传感器和GPS技术的结合，智能手机还可以跟踪用户的跑步、骑行和游泳等不同类型的运动。
运动跟踪可以帮助用户更好地了解自己的运动习惯和健康状况。
用户可以通过智能手机上的应用程序查看自己的运动数据，例如步数、卡路里消耗和运动时长等。
此外，智能手机还可以发送提醒，鼓励用户完成每天的运动目标，帮助用户养成良好的运动习惯。
三、挑战与解决方案尽管基于智能手机的人体姿态识别和运动跟踪有许多优势，但也面临一些挑战。
首先，智能手机的传感器精度和可靠性可能会受到限制。
传感器的误差和噪声可能会影响姿态识别和运动跟踪的准确性。
解决这个问题的方法是经过精确校准，并利用多个传感器的数据进行融合。
其次，人体姿态识别和运动跟踪需要高效的算法和计算能力。
由于智能手机的计算资源有限，进行实时的姿态识别和运动跟踪可能会面临挑战。
基于智能手机传感器的人体运动分析与健康监测研究
基于智能手机传感器的人体运动分析与健康监测研究随着智能手机的普及和技术的不断进步，人们对于智能手机的功能需求也越来越高。
除了通信、娱乐和社交功能外，智能手机也成为了人们关注健康和运动的重要工具。
基于智能手机传感器的人体运动分析与健康监测研究，正是利用智能手机的传感器技术来实现对人体运动和健康的监测和分析。
人体运动分析是指通过智能手机的传感器来收集人体运动数据，并通过算法和模型的处理，分析和呈现出人体运动的相关信息。
主要包括运动姿势检测、步态分析、姿态识别等功能。
传统的人体运动分析需要专业的设备和仪器，而基于智能手机的人体运动分析技术则可以使普通用户也能够方便进行运动分析。
智能手机传感器主要包括加速度计、陀螺仪、磁力计等多种传感器，这些传感器可以感知并记录手机所处的物理环境和用户的运动状态。
通过收集和分析传感器数据，可以监测用户的运动轨迹、运动速度、步数等运动相关信息。
基于智能手机传感器的人体运动分析和健康监测有着广泛的应用。
其中一个重要的应用领域是运动健康管理。
例如，通过智能手机传感器收集用户的运动数据，可以计算出用户的步数、路程、卡路里消耗等信息，从而帮助用户更好地管理自己的运动和健康。
用户可以根据手机上的运动数据，进行运动计划和目标设定，监控自己的运动进程，激励自己的运动积极性。
另一个应用领域是运动姿势检测。
基于智能手机传感器的人体运动分析可以检测和分析用户的运动姿势，为用户提供运动姿势的即时反馈和改善建议。
例如，在瑜伽或健身训练中，基于智能手机传感器的运动姿势检测可以准确地判断用户的动作是否正确，并给予用户指导。
此外，基于智能手机传感器的人体运动分析还可以应用于运动损伤预防和康复。
通过监测用户的运动数据和姿势，可以帮助用户发现和预防运动损伤。
对于康复训练来说，智能手机传感器可以记录用户的运动行为和进度，以及提供康复治疗的指导和建议，帮助用户更好地进行康复。
然而，基于智能手机传感器的人体运动分析与健康监测也存在一些挑战和问题。
巧用智能手机,提升体育课堂教学
巧用智能手机，提升体育课堂教学智能手机是当今社会最为普及的电子设备，不仅可以满足人们的通讯、娱乐、生活等方方面面的需求，还可以在学习、教育等领域中发挥巨大的作用。
在体育课堂教学中，合理地利用智能手机不仅可以提高教学质量和效率，还可以激发学生的学习热情和兴趣，使体育课堂更加生动有趣、有活力。
下面就是几种巧用智能手机的方法，助力提升体育课堂教学。
一、利用智能手机拍摄运动动作人体运动是体育课堂教学中最重要的内容之一，学生通过模仿和练习运动动作来提高自身的体能和技巧。
而利用智能手机拍摄运动动作，则可以方便教师全程记录学生的动作细节，以便进行针对性的指导和改进；同时还可以通过回放录像的形式，让学生更加直观地了解自己的运动状态和不足之处，以便更好地调整和完善自己的动作。
二、利用智能手机进行运动数据的监测和分析除了运动动作的监测录像，智能手机还可以连接运动监测设备，实时记录学生在运动中的各项数据，如步数、跑步速度、运动时间等等。
通过这些数据的监测和分析，教师可以了解学生的体能状况，并为学生提供科学的锻炼建议和方案，让学生在体育课堂中的锻炼更加有针对性和有效性。
三、利用智能手机进行比赛的组织和管理体育课堂中的各种比赛活动，包括田径、篮球、足球等等，除了需要教师进行运动规则和技巧的讲解，还需要组织学生进行比赛，通常需要较为繁琐的比赛流程和计分工作。
而利用智能手机则可以方便地进行比赛规划和流程管理，如通过软件进行比赛规则的设置、裁判的分配、比分的录入和计算等等，同时还可以实时地展示比赛情况和成绩变化，让学生更加积极地参与比赛活动，提高比赛的趣味性和刺激性。
在体育课堂教学中，除了体育运动的训练和比赛，还需要让学生进行理论学习和知识掌握。
而通过智能手机，则可以轻松地进行学生的作业、考试和评分。
比如通过软件进行作业布置和交流，并通过在线评分的方式进行作业批改；或者通过设置考试规则和题目种类，进行在线考试，并实时显示学生成绩和分析评价，方便教师进行学生综合素质的评估和衡量。
利用智能手机传感器数据的人体行为识别与监测
利用智能手机传感器数据的人体行为识别与监测智能手机作为一种普及程度很高的移动设备，内置了各种传感器，如加速度传感器、陀螺仪、磁力计等，这些传感器可以实时获取用户的运动数据和环境信息。
利用智能手机传感器数据进行人体行为识别与监测，已经成为智能手机领域的一个热门研究方向。
本文将探讨人体行为识别与监测在不同领域的应用，并讨论相关技术的发展和未来的前景。
人体行为识别与监测可以应用于多个领域，包括健康管理、体育训练、安全保障等。
在健康管理领域，智能手机传感器数据可以用于监测用户的日常活动情况，如步数、跑步距离、心率等，帮助用户实时了解自己的健康状况，并提供个性化的健康建议。
在体育训练领域，智能手机传感器数据可以用于分析运动员的动作技术和运动质量，为训练教练提供实时反馈和改进建议。
在安全保障领域，智能手机传感器数据可以用于识别和预测异常行为，如盗窃、走失等，提高人身安全的预警能力。
要实现人体行为识别与监测，需要借助机器学习和模式识别等相关技术。
首先，需要采集足够的训练数据，并进行标注和处理。
然后，利用机器学习算法对数据进行训练和学习，建立模型来识别和监测特定的人体行为。
最后，通过模型的应用和验证，可以实现对特定行为的准确识别和监测。
在智能手机传感器数据的人体行为识别与监测技术中，最常用的传感器是加速度传感器。
加速度传感器可以测量手机在不同方向上的加速度变化，通过分析加速度变化的特征，可以判断用户的行为状态，如行走、跑步、骑车等。
此外，还可以借助陀螺仪和磁力计等传感器来提供更多的信息，进一步提高行为识别的准确度。
在人体行为识别与监测技术的发展过程中，还面临一些挑战和限制。
首先，智能手机传感器数据的精度和稳定性存在一定的局限性，可能会导致行为识别的准确度不够高。
其次，不同用户的行为习惯和行为模式差异较大，导致模型的泛化能力有限，需要进行个性化的模型训练和优化。
此外，隐私和安全问题也是需要考虑的重要因素，需要确保用户数据的安全性和隐私保护。
人体运动数据的处理和分析
人体运动数据的处理和分析随着人们对健康和生活方式的重视，越来越多的人开始运动，例如跑步、骑行、游泳等等。
而随之而来的是对自己运动数据的关注和研究。
人体运动数据指的是在运动过程中获得的数据，例如心率、步频、速度、路程、海拔高度等。
对于运动爱好者来说，了解和分析自己的运动数据对于提高锻炼效果和减少运动风险具有重要意义。
一、人体运动数据的处理1. 移动设备如今，智能手机上的运动跟踪应用程序非常方便，几乎可以在市场上使用任何移动设备。
在进行运动时，手机可以通过内置传感器监测运动过程中的各种数据，例如步数、卡路里、距离、速度和运动时间等。
通过应用程序，用户可以很容易地访问这些数据并进行记录，记录运动数据时还可以添加一些个人信息，例如年龄、性别、体重和身高等。
2.穿戴设备除了手机的运动跟踪应用程序，还有许多穿戴设备也可以用于记录运动数据，例如智能手表、智能手环、智能眼镜等等。
这些设备配备了各种传感器，例如加速度计、陀螺仪、GPS、心率传感器等，可以跟踪更多的运动数据。
与此同时，智能手环和手表这些穿戴式设备通常还具备防水、防尘等功能，可以在各种环境下工作。
3. 专业设备专业运动员或研究人员可以购买专业的运动检测设备，包括运动汽车、计时器、腰带、眼镜等等，通过这些设备可以监测更高级别的运动数据，例如肌肉活动和呼吸率等等。
此外，这些设备通常具有更强大的数据收集和处理能力，能够让专业运动员更好地记录和分析自己的运动数据。
二、人体运动数据的分析1. 数据可视化在了解自己的运动数据之后，我们需要进行分析并进行可视化展现。
通过数据可视化可以更直观地观察我们的运动数据，从而更好地理解我们的状态和进步。
例如，我们可以绘制心率图表、速度图表、步频图表、卡路里图表等等。
2.数据对比通过不同时间的数据对比，我们可以清楚地了解我们的变化趋势并评估我们的进步。
我们可以对比最近几天、几周或几个月以来的数据，或者将自己的数据与其他同龄人或同一等级的运动员进行对比。
Android手机端运动量检测的研究与应用
（ 南大学 湖 湖 南 长 沙 ４ ０８ ） １０ ２
摘
要
运 动量是 否合 适与人们 的健康 密切相关 。虽然 有不少 文献对 日常运 动量 、 动耗 氧量 与运 动加速度 的关 系做 过深入 的 运
研究 ， 然而 由于缺少大众化 的、 方便 及有效 的硬件支持 ， 这些理论很难应用 到人们 日常 生活。而随着 重力传 感器及 其他各 类传感器
集灵活。 ’
关键词
中图分类号
Ａ ｄｏ 重力传感器 ｎ ｒｉ ｄ
Ｔ ３１ Ｐ ０
运 动量检测 智能手机
Ａ
・
文献标识码
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一种基于智能手机终端的远程人体姿态监测系统
文章编号：1005-6734(2019)06-0713-06
中国惯性技术学报 Journal of Chinese Inertial Technology
Vol.27 No.6 Dec. 2019
doi: 10.13695/ki.12-1222/o3.2019.06.003
Chongqing University of Post and Telecommunications, Chongqing 400065, China)
Abstract: In order to use the portable device to accurately monitor the fall of the elderly, a method of classifying and identifying multiple behavior patterns based on softmax regression is proposed, and a remote human posture monitoring system based on smart phone terminal is implemented. First, a softmax classifier is constructed to analyze the acceleration modulus characteristics under 8 daily behavior modes. Since the acceleration modulus during running is similar to that during a sudden fall, the inclination angle feature is introduced for secondary discrimination to identify the sudden fall behavior. Aiming at the problem that the acceleration modulus value characteristics are not obvious under the slow fall behavior, the lying-down time feature is introduced in the softmax classifier. The slow fall behavior is identified by setting the time threshold and judging whether the original position is recovered within the time threshold. Experiment and test results show that the accuracy, specificity and sensitivity of the system are 95.40%, 95.33%, and 95.50% respectively with high recognition accuracy for falling down behavior, which provides a feasible solution for the elderly’s health monitoring. Key words: fall detection; softmax regression; multiclassification identification; inertial sensor; smartphone terminal
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基于智能手机的人体运动检测与分析研
究
随着智能手机的普及和功能的不断增强，人们对于手机在健康管理、运动监测以及生活质量提升方面的期望也日益增长。
基于智能手机的
人体运动检测与分析成为一项备受关注的研究领域。
本文将探讨该主题，并介绍一些相关研究成果、技术应用以及未来发展方向。
一、智能手机的人体运动检测技术
1.1 加速度计和陀螺仪
智能手机内置的加速度计和陀螺仪传感器可以捕捉用户的运动数据。
加速度计能够测量智能手机在三个轴向的加速度变化，而陀螺仪传感
器可以测量智能手机的旋转角度。
通过结合这些数据，可以有效地检
测用户的步数、速度、方向以及姿势等信息。
1.2 光学传感器和摄像头
除了惯性传感器，智能手机还可以通过光学传感器和摄像头获取更
多的人体运动信息。
例如，通过识别跳绳动作的频率和节奏，结合加
速度计数据，可以较准确地估计用户的运动强度和消耗的热量。
此外，使用前置摄像头可以进行姿势检测和运动跟踪，帮助用户实时纠正姿
势并改善运动效果。
二、智能手机人体运动分析应用
2.1 健康管理和运动监测
基于智能手机的人体运动检测与分析可以为用户提供健康管理和运
动监测的功能，通过记录和分析运动数据，为用户提供个性化的健康
建议。
例如，一些健身应用程序可以根据用户的运动数据和目标制定
个性化的锻炼计划，并提供实时反馈和提示。
2.2 运动姿势纠正和教学
智能手机的人体运动检测功能还可以用于运动姿势的纠正和教学。
通过实时监测用户的姿势并与标准姿势进行比较，智能手机可以提供
准确的姿势纠正建议。
此外，一些应用程序还提供运动教学视频和教程，帮助用户正确地执行各种运动动作。
2.3 运动竞技和游戏
智能手机的人体运动检测与分析技术还可以应用于运动竞技和游戏中。
例如，一些虚拟现实游戏可以利用智能手机的传感器来跟踪用户
的运动，将其实时反馈到游戏中，增强游戏的沉浸感和互动性。
此外，还可以开发一些基于人体运动的竞技游戏，例如跳绳游戏和拳击游戏，为用户提供身临其境的运动体验。
三、智能手机人体运动检测与分析的挑战和未来发展方向
3.1 精度和可靠性的提升
目前智能手机的人体运动检测与分析技术尚存在一定的误差和不足。
提升精度和可靠性是未来发展的重要方向。
可以通过引入更先进的传
感器技术、优化算法和模型，以及与其他外部设备的联动来提高运动
检测和分析结果的准确性。
3.2 数据安全和隐私保护
随着智能手机中存储的运动数据越来越多，数据安全和隐私保护也
成为一个重要的问题。
未来在智能手机人体运动检测与分析方面的发
展中，需要更加注重用户数据的安全性和隐私保护，采取措施保证用
户数据不被滥用和泄露。
3.3 个性化和智能化的发展
未来智能手机的人体运动检测与分析应用将趋向于更加个性化和智
能化。
通过收集和分析大量的运动数据，智能手机可以为用户提供更
加个性化的健康建议和运动计划。
同时，将人工智能和机器学习算法
应用到智能手机的人体运动分析中，可以实现自动识别和分类不同的
运动动作，并提供更精细化的分析结果和建议。
结论
基于智能手机的人体运动检测与分析技术的不断进步和应用拓展，
为用户提供了更加便捷和个性化的健康管理和运动监测服务。
当前的
研究主要关注于提高精度和可靠性，并解决数据安全和隐私保护问题。
未来的发展方向包括更加个性化和智能化的应用，将人工智能和机器
学习算法引入运动分析中。
基于智能手机的人体运动检测与分析领域
还有很多潜力等待挖掘，可以为用户提供更好的健康管理和运动体验。