[發(fā)明專利]一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能地毯跌倒判別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810520143.3
• 申請(qǐng)日: 2018-05-28
• 公開（公告）號(hào): CN108734141B
• 公開（公告）日: 2020-07-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱曉榮;徐波;朱洪波
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京郵電大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32249
• 代理人: 沈廉

1.一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能地毯跌倒判別方法，其特征在于該方法以智能地毯為硬件基礎(chǔ)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率圖理論模型以及監(jiān)督學(xué)習(xí)中的SVM實(shí)現(xiàn)對(duì)智能地毯上行走目標(biāo)的區(qū)分，并且提取目標(biāo)對(duì)象的行走信息，綜合考慮行走人員在智能地毯上行走的數(shù)據(jù)特征，提取不同行走情況在空間和時(shí)間上的特異性，對(duì)行走人員發(fā)生跌倒時(shí)提供報(bào)警；

所述的跌倒判別劃分成硬件層和算法層兩個(gè)部分，硬件層的設(shè)計(jì)包括智能地毯上選取傳感器的類型，傳感器的排列方式，地毯傳輸信息的信號(hào)處理方式以及地毯與外界通信方式；算法層包含兩個(gè)主要算法，第一種是針對(duì)實(shí)際環(huán)境下復(fù)雜的地毯踩點(diǎn)環(huán)境，利用概率圖模型，將行走軌跡的變化轉(zhuǎn)變?yōu)楦怕蕟栴}，通過概率圖模型實(shí)現(xiàn)軌跡預(yù)測(cè)，去除地毯上無效踩點(diǎn)信息；第二種是基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的分類算法，該算法是基于概率圖模型提取目標(biāo)的移動(dòng)軌跡后，實(shí)現(xiàn)正常狀態(tài)和跌倒?fàn)顟B(tài)的區(qū)分；

當(dāng)前時(shí)刻坐標(biāo)信息矩陣G^t包含目標(biāo)用戶踩點(diǎn)坐標(biāo)，無效的踩點(diǎn)坐標(biāo)，G^t中坐標(biāo)序列記為{D1^t,D2^t,D3^t…}，其中元素D是一個(gè)包含坐標(biāo)信息的二元數(shù)組，表示某個(gè)踩點(diǎn)的坐標(biāo)即根據(jù)前一時(shí)刻的踩點(diǎn)坐標(biāo)序列{D1^t-1,D2^t-1,D3^t-1…}得到前一時(shí)刻的踩點(diǎn)Dj^t-1到下一時(shí)刻踩點(diǎn)Di^t的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率P(Di^t|Dj^t-1)，當(dāng)前時(shí)刻的所有踩點(diǎn)都需要和下一時(shí)刻所有踩點(diǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)移概率的計(jì)算，顯然該轉(zhuǎn)移概率和前后時(shí)刻的兩個(gè)踩點(diǎn)距離有關(guān)，可以通過將轉(zhuǎn)移概率正比于兩個(gè)坐標(biāo)的距離來計(jì)算轉(zhuǎn)移概率，即：

即表示上一時(shí)刻第j個(gè)踩點(diǎn)Dj^t-1坐標(biāo)與當(dāng)前時(shí)刻第i個(gè)踩點(diǎn)Di^t坐標(biāo)的距離正比于兩點(diǎn)之間的轉(zhuǎn)移概率；實(shí)際情況下，智能地毯踩點(diǎn)個(gè)數(shù)有限，通過進(jìn)行以上過程的概率轉(zhuǎn)移計(jì)算發(fā)現(xiàn)一些由家具，掉落的物品造成的干擾踩點(diǎn)，由于這些干擾踩點(diǎn)與用戶移動(dòng)過程中的踩點(diǎn)關(guān)聯(lián)性較小，所以借助隱馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型進(jìn)行去除。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能地毯跌倒判別方法，其特征在于所述的硬件層，采取基礎(chǔ)的按鍵開關(guān)作為傳感器，按鍵開關(guān)的排列方式采取行列相間的方式，即每一個(gè)開關(guān)的按下，所表示的信息為智能地毯的某行或者某列出現(xiàn)按鍵，而不是直接體現(xiàn)某個(gè)坐標(biāo)被按下，按鍵間隔是按照35-40碼大小進(jìn)行設(shè)計(jì)，保證老人每一步的行走能夠與按鍵產(chǎn)生觸碰，并且至少包含一組行按鍵和列按鍵。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能地毯跌倒判別方法，其特征在于所述的地毯，封裝采取夾心式，即按鍵粘貼在毛毯上，按鍵之上再鋪一層地毯用于保護(hù)按鍵，地毯每行每列的節(jié)點(diǎn)會(huì)匯聚到STM32開發(fā)板上，直接通過GPIO口相連，通過ARM板接上無線模塊實(shí)現(xiàn)地毯同外部通信。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能地毯跌倒判別方法，其特征在于所述的地毯傳輸信息的信號(hào)處理方式采取地毯數(shù)據(jù)變化一次，無線模塊發(fā)送一次的方式，減少無效信息的干擾。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能地毯跌倒判別方法，其特征在于所述的算法層，概率圖模型中的隱馬爾可夫模型將學(xué)習(xí)任務(wù)歸結(jié)于概率分布，在智能地毯的數(shù)據(jù)中觀測(cè)到當(dāng)前時(shí)刻用戶踩點(diǎn)分布，由于下一時(shí)刻踩點(diǎn)分布只受限于當(dāng)前情況，通過預(yù)估下一時(shí)刻踩點(diǎn)情況的概率分布結(jié)合最大后驗(yàn)概率判斷當(dāng)前踩點(diǎn)情況與上一時(shí)刻踩點(diǎn)情況的關(guān)聯(lián)性，從而反推當(dāng)前踩點(diǎn)是由上一時(shí)刻哪個(gè)踩點(diǎn)轉(zhuǎn)移而來。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能地毯跌倒判別方法，其特征在于所述的SVM實(shí)現(xiàn)對(duì)智能地毯上行走目標(biāo)的區(qū)分，是將在訓(xùn)練集和中找到一個(gè)劃分超平面，通過核函數(shù)將特征映射到超平面構(gòu)造訓(xùn)練模型；目標(biāo)用戶的行走軌跡反應(yīng)該用戶每一步的位置變化，同時(shí)行走軌跡在存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)的過程中也記錄了精確到毫秒級(jí)的時(shí)間，通過時(shí)間間隔提取用戶行走方向上的加速度信息，通過嘗試SVM各類核函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)測(cè)試集準(zhǔn)確性優(yōu)化核函數(shù)的選擇，從而實(shí)現(xiàn)跌倒判別。

7.一種如權(quán)利要求1所述方法的實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于所述的方法的實(shí)現(xiàn)包含以下幾個(gè)流程：

1)設(shè)計(jì)地毯結(jié)構(gòu)，運(yùn)行地毯；

2)隱馬爾可夫鏈提取，排除無效軌跡，提取目標(biāo)用戶行走軌跡，數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)；

3)根據(jù)目標(biāo)用戶行走軌跡提取特征，數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)；

4)將特征通過核函數(shù)進(jìn)行SVM訓(xùn)練；

5)目標(biāo)用戶行走特征投入訓(xùn)練集，數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)；

6)判別是否跌倒。