[發明專利]一種動作識別方法及系統

在審

• 申請號: 201710128589.7
• 申請日: 2017-03-06
• 公開（公告）號: CN107016342A
• 公開（公告）日: 2017-08-04
• 發明（設計）人: 王曉龍;樊旭;彭意兵;孫兆沛;姚干;嚴浩;徐龍光
• 申請（專利權）人: 武漢拓撲圖智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 武漢東喻專利代理事務所(普通合伙)42224
• 代理人: 方可

1.一種動作識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)啟動慣性傳感器采集運動關節處的運動參數：

(2)依據采集的運動參數解算姿態數據；

(3)將姿態數據與動作模型庫匹配輸出動作識別結果。

2.根據權利要求1所述的一種動作識別方法，其特征在于，所述動作模型按照如下方式訓練：

(31)利用慣性傳感器多次采集某一動作下的運動樣本參數，依據該運動樣本參數解算該動作對應的姿態樣本數據；

(32)將姿態樣本數據代入K個高斯模型，得到姿態樣本數據x在第k個高斯模型下產生的概率,并估計K個分高斯模型的權值π_k；

(33)計算姿態樣本數據x屬于某一動作的概率

(34)判定概率p(x)是否趨于收斂，若是，則得到由K個高斯模型組成的動作模型，若否，則依據當前權值π_k更新K個高斯模型的參數，返回步驟(32)。

3.根據權利要求2所述的一種動作識別方法，其特征在于，所述高斯模型個數K按照如下方式確定：

根據訓練用的樣本數據分別作出X/Y/Z軸加速度數據的分布直方圖，并求出各個直方圖的加速度閾值，按閾值對各軸加速度分布進行分割，保留處于閾值之上加速度分布，計算加速度極大值個數，取三個極大值個數中最大的為高斯模型個數K。

4.根據權利要求2或3所述的一種動作識別方法，其特征在于，所述高斯模型參數以及權重按照如下方式初始化：

根據訓練用的樣本數據得到加速度在三維空間的分布，并聚類得到聚類中心，各聚類中心的三維矢量即為高斯模型的初始期望μ；以各聚類中心為圓心，以聚類中心之間最短距離的1/m作為半徑，作出K個球體，統計球體內點的個數，根據個數之比求出各高斯模型權重的初始值，并利用協方差公式計算出高斯模型的初始協方差。

5.根據權利要求2或3所述的一種動作識別方法，其特征在于，采用隨機生成的隱馬爾可夫模型以及上述求得的初始化參數，訓練得到若干個備選動作模型，將得到的模型對訓練數據進行識別，選取平均識別率最高的模型為最終的動作模型。

6.根據權利要求1或2或3所述的一種動作識別方法，其特征在于，對至少相鄰的兩個姿態數據求平均，將均值作為步驟(3)匹配的姿態數據。

7.根據權利要求1或2或3所述的一種動作識別方法，其特征在于，所述步驟(3)還將不同運動部位的姿態數據轉換到同一坐標系下。

8.根據權利要求1或2或3所述的一種動作識別方法，其特征在于，所述運動參數包括角速度和加速度，或者速度、加速度和磁場強度及方向；所述姿態數據包括航向角、俯仰角和橫滾角。

9.根據權利要求1或2或3所述的一種動作識別方法，其特征在于，所述慣性傳感器為加速度計，或者陀螺儀，或者加速度計和陀螺儀的組合，或者加速度計和磁力計的組合，或者陀螺儀和磁力計的組合，或者加速度計、陀螺儀和磁力計的組合。

10.一種動作識別系統，其特征在于，包括：

額外信息獲取單元(10)，設置在輔助運動部位，用于采集輔助運動關節的運動參數；

核心集成單元(20)，包括中央慣性傳感器(201)、電池管理單元(202)、中央處理單元(203)和無線傳輸單元(203)；中央慣性傳感器(201)設置于主要運動部位處，用于采集主要運動關節的運動參數；電池管理單元(602)用于給其它單元供電；中央處理單元(203)用于匯集中央慣性傳感器(201)和輔助慣性傳感器(10)采集的運動參數并解算為姿態數據；無線傳輸單元(203)用于將姿態數據傳送給識別處理單元(30)；

識別處理單元(30)，用于接收核心集成單元(20)發送過來的姿態數據，將姿態數據與預設動作模型庫進行匹配識別。