[發明專利]一種行為識別方法和終端有效
| 申請號： | 201711060185.5 | 申請日： | 2017-11-01 |
| 公開（公告）號： | CN107862276B | 公開（公告）日： | 2021-05-18 |
| 發明（設計）人： | 凌茵 | 申請（專利權）人： | 北京旋極信息技術股份有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京安信方達知識產權代理有限公司 11262 | 代理人： | 李紅爽;龍洪 |
| 地址： | 100094 北京*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 行為 識別 方法 終端 | ||
1.一種行為識別方法，包括：
采集待識別行為的感應數據；
將所述感應數據生成的信號進行分段，生成分段信號；
選取至少一段所述分段信號進行行為識別；
所述將所述感應數據生成的信號進行分段，生成分段信號，包括：
生成所述感應數據生成的信號對應的參考窗和測試窗；
將所述測試窗從信號始端滑動到信號末端，在所述參考窗和所述測試窗的信號自相關差值大于設定閾值時，產生分段改變點，生成在所述分段改變點分段的第一分段信號，所述第一分段信號是按頻率和幅度變化確定的分段信號；
生成所述感應數據對應的比較函數；最小化所述比較函數生成第二分段信號，所述第二分段信號是按均值和方差變化確定的分段信號；
融合所述第一分段信號和所述第二分段信號，生成最終分段信號；
所述選取至少一段所述分段信號進行行為識別，包括：選取至少一段所述最終分段信號進行行為識別；
所述生成所述感應數據對應的比較函數，包括：
采用公式Xi＝μi+σiεi生成觀測數據Xi；
采用公式和計算觀測數據Xi和預設高斯模型間的差值J(i,x)；
采用公式H(i)＝J(i,x)+βM(i)和生成比較函數H(i)；
其中，i是觀測變量的索引，μi和σi分別是觀測變量在預設分段的預設高斯模型的均值和標準差，εi是觀測變量在預設分段的隨機變量；M(i)是分段數序列，M(i)由索引i的維度K(i)決定；K(i)是比較函數最小化得出的改變點序列；M是分段數序列M(i)在標準化比較的二次偏差大于0.75的最大值；T 是分段數序列M(i)的總長度；j是改變點序列的索引，j＝1,2，…M；kj是改變點序列中第j個改變點，kj-1是改變點序列中第j-1個改變點；kj-1+1:kj是從改變點kj-1到下一個改變點kj序列點，是索引i從改變點kj-1到下一個改變點kj序列點對應的觀測數據的平均值。
2.根據權利要求1所述的行為識別方法，其特征在于，所述將所述感應數據生成的信號進行分段，生成分段信號，還包括：
生成所述感應數據生成的信號對應的參考窗和測試窗；
將所述測試窗從信號始端滑動到信號末端，在所述參考窗和所述測試窗的信號自相關差值大于設定閾值時，產生分段改變點，生成在所述分段改變點分段的第一分段信號，所述第一分段信號是按頻率和幅度變化確定的分段信號；
將所述第一分段信號作為所述分段信號。
3.根據權利要求1或2所述的行為識別方法，其特征在于，所述參考窗和所述測試窗的信號自相關差值通過以下步驟得到：
采用公式計算所述參考窗和所述測試窗的信號自相關差值；
其中，ATHR和FTHR是設定的幅度差值和頻率差值各自的閾值；幅度差值ADIFF由公式計算得出，p(0)R是所述測試窗滑動到信號始端時的所述參考窗的自相關值，p(0)T是所述測試窗滑動到信號始端時所述測試窗的自相關值；頻率差值FDIFF由公式FDIFF＝B/C計算得出，B是所述參考窗和所述測試窗自相關信號的差異部分，C是所述參考窗和所述測試窗自相關信號的相同部分。
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