本文關(guān)鍵詞：基于多傳感器融合的人體定位與行為異常檢測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著人口老齡化程度的加深和人口年齡分布格局的變化,傳統(tǒng)的家庭養(yǎng)老方式面臨巨大挑戰(zhàn),智能居家養(yǎng)老備受各國學(xué)者關(guān)注。人體定位和行為異常檢測作為智能居家養(yǎng)老系統(tǒng)的基礎(chǔ),已被廣泛研究。人體定位的常用算法是基于熱釋電紅外傳感器網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域定位,該算法精度不高,且無法對人體靜止和人處于檢測區(qū)域之外兩種狀態(tài)進(jìn)行區(qū)分。行為異常檢測主要是對摔倒行為異常進(jìn)行檢測,常用的算法是基于加速度傳感器信號幅值向量的閾值分析法,研究發(fā)現(xiàn),該算法的抗干擾性較弱。針對人體定位算法和行為異常檢測算法中存在的不足,本文采用多傳感器信息融合方法對室內(nèi)人體定位和人體行為異常檢測進(jìn)行研究。本文對人體定位的研究主要采用紅外傳感器網(wǎng)絡(luò)與穿戴式傳感器信息融合算法來提高定位精度,相比于紅外傳感器網(wǎng)絡(luò)的人體定位算法,本文提出的算法可獲得更高的定位精度。在行為異常檢測的研究中發(fā)現(xiàn),不同行為狀態(tài)對應(yīng)的加速度傳感器各軸向數(shù)據(jù)有不同的特點,基于這一發(fā)現(xiàn)提出了雙閾值分析算法,該算法可以有效的排除跑步對摔倒檢測的干擾,具有良好的抗干擾性和檢測精度。采用多傳感器信息融合算法對躺下位置異常進(jìn)行檢測,并將其作為摔倒異常檢測的補充和完善,進(jìn)一步提高了行為異常檢測的精度。經(jīng)過實驗驗證,多傳感器融合方法的人體定位、雙閾值分析算法對摔倒行為的檢測和多傳感器融合的躺下位置異常檢測均取得了較高的精度。本文的研究不僅為智能居家養(yǎng)老系統(tǒng)提供了研究平臺,也為智能養(yǎng)老的后續(xù)研究打下了基礎(chǔ),具有較高的實用意義和研究價值。
【關(guān)鍵詞】：熱釋電紅外傳感器 穿戴式傳感器 人體定位 行為異常檢測
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-13
• 第1章 緒論13-19
• 1.1 課題背景13-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3 研究內(nèi)容與論文結(jié)構(gòu)17-19
• 第2章 人體定位與異常檢測實驗平臺的搭建19-35
• 2.1 實驗場景設(shè)計20-22
• 2.1.1 人體定位場景設(shè)計20
• 2.1.2 行為異常檢測的場景設(shè)計20-22
• 2.2 熱釋電紅外傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計22-30
• 2.2.1 傳感器結(jié)點介紹22-26
• 2.2.2 傳感器結(jié)點部署26-30
• 2.3 穿戴式傳感器介紹30-34
• 2.3.1 純加速度穿戴式傳感器30-32
• 2.3.2 復(fù)合穿戴式傳感器32-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第3章 室內(nèi)人體定位35-46
• 3.1 問題描述35
• 3.2 人體定位算法35-40
• 3.2.1 基于紅外傳感器的區(qū)域定位算法37-38
• 3.2.2 基于加速度傳感器的計步算法38-40
• 3.3 實驗驗證40-44
• 3.3.1 實驗場景40-41
• 3.3.2 時間參數(shù)α的影響41-42
• 3.3.3 實驗結(jié)果42-44
• 3.4 本章小結(jié)44-46
• 第4章 行為異常檢測46-63
• 4.1 問題描述46-48
• 4.2 摔倒異常檢測算法48-52
• 4.2.1 人體坐標(biāo)設(shè)計48-49
• 4.2.2 抗干擾的摔倒檢測算法——雙閾值分析算法49-52
• 4.3 躺下位置異常檢測52-57
• 4.3.1 基于紅外傳感器的區(qū)域定位52-55
• 4.3.2 躺下位置異常檢測算法55-57
• 4.4 實驗研究57-61
• 4.4.1 摔倒異常檢測57-60
• 4.4.2 躺下位置異常檢測60-61
• 4.5 本章小結(jié)61-63
• 第5章 總結(jié)與展望63-65
• 5.1 本文工作總結(jié)63-64
• 5.2 未來工作展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要的研究成果71

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：483666