發(fā)布時間：2020-12-27 09:13

　　基于智能手機傳感器的人體活動識別是普適計算領(lǐng)域的研究熱點.為擴展可識別的活動種類,并提高準(zhǔn)確率和實時性,提出了由智能手環(huán)和智能手機組建無線體域網(wǎng)通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線識別人體活動的方法.首先,設(shè)計由智能手環(huán)和智能手機組成的無線體域網(wǎng)的總體框架;然后,對預(yù)處理后的傳感信號,構(gòu)造帶有Inception結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短時記憶遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來分別提取時空域特征,并結(jié)合兩類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來融合多模態(tài)傳感數(shù)據(jù),離線進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練;最后,對訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行優(yōu)化,并部署到智能手機上,在線實時識別人體活動.實驗結(jié)果表明,本文方法無需手工設(shè)計特征,可自動融合各類異構(gòu)傳感數(shù)據(jù),更加準(zhǔn)確、高效地識別了更多種類的活動. 

【文章來源】：小型微型計算機系統(tǒng). 2020年01期 北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

系統(tǒng)框架圖

基于以上系統(tǒng)框架，設(shè)計開發(fā)了相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集軟件i SomaticLog，并通過該軟件采集了一批數(shù)據(jù)，以驗證本文提出方法的有效性．i SomaticLog支持Android 4.0及以上版本的平臺，能從智能手機內(nèi)置的各類傳感器中采集數(shù)據(jù)，包括加速度、陀螺儀、磁力計等慣性傳感器，以及GPS、光強、大氣壓等其他傳感器，也可接收由藍牙等無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送來的體域網(wǎng)其他節(jié)點的感知數(shù)據(jù)．為了便于交互操作，為i SomaticLog設(shè)計了用戶友好的圖形化界面，當(dāng)需要標(biāo)記人體活動類型時，可直接點選下拉菜單中的對應(yīng)項，方便又快捷．此外，界面中還可實時顯示體域網(wǎng)各傳感節(jié)點的感知數(shù)據(jù)．?dāng)?shù)據(jù)采集軟件i SomaticLog系統(tǒng)界面如圖2左圖所示，由三部分構(gòu)成:在第一部分中，當(dāng)選取人體活動的類型，并點擊開始按鈕后，即開始數(shù)據(jù)的采集工作，并得到樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)簽;第二部分顯示了智能手機內(nèi)置傳感器感知到的部分數(shù)據(jù)，如GPS、角速度、磁場等;第三部分顯示了從智能手環(huán)傳遞來的慣性傳感數(shù)據(jù)，包括角速度、加速度等，并且可通過點擊開關(guān)按鈕的方式選擇是否連接智能手環(huán)．

在人們自然的日�；顒又�，身體各部位的加速度、角速度等慣性信號主要維持在較低的頻率，但在這些信號從激勵、發(fā)生到檢測、傳輸?shù)戎T多環(huán)節(jié)中，它們都有可能受到環(huán)境中各類高頻噪聲的污染．常用的解決方案是通過低通濾波器來將這些噪聲剔除，本文選用巴特沃斯(Butterworth)低通IIR數(shù)字濾波器來達到此目的．從圖3中可以看到，濾波后加速度信號的波形變得平滑，但關(guān)鍵細節(jié)仍在，且總體波形特征沒有受到影響．此外，一方面，由于傳感器件運行狀態(tài)不穩(wěn)定等各方面的原因，容易出現(xiàn)信號漂移與數(shù)據(jù)丟失問題;另一方面，當(dāng)體域網(wǎng)擴展新的傳感節(jié)點(比如心率)時，其可配置的采樣頻率與慣性傳感器的未必一致，需要進行數(shù)據(jù)對齊．這里采用線性插值的方法補全上述缺失的數(shù)據(jù)，以保證感知數(shù)據(jù)的內(nèi)在模式不被改變．另外，不同類型傳感器的輸出數(shù)值范圍往往差別很大，在經(jīng)過上述處理后，應(yīng)對各通道數(shù)據(jù)進行歸一化．

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于可穿戴傳感器的普適化人體活動識別[J]. 范長軍,高飛.  傳感技術(shù)學(xué)報. 2018(07)
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[3]智能手機:普適感知與應(yīng)用[J]. 陳龍彪,李石堅,潘綱.  計算機學(xué)報. 2015(02)



本文編號：2941482