[發(fā)明專利]刷牙動作的分類識別方法、計算設備、系統(tǒng)及存儲介質有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811226730.8 | 申請日: | 2018-10-22 |
| 公開(公告)號: | CN109567814B | 公開(公告)日: | 2022-06-28 |
| 發(fā)明(設計)人: | 羅成文;馮行宇;陳俊良;李堅強 | 申請(專利權)人: | 深圳大學 |
| 主分類號: | A61B5/11 | 分類號: | A61B5/11;G06V10/764;G06K9/62 |
| 代理公司: | 深圳青年人專利商標代理有限公司 44350 | 代理人: | 吳桂華 |
| 地址: | 518060 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 刷牙 動作 分類 識別 方法 計算 設備 系統(tǒng) 存儲 介質 | ||
1.一種刷牙動作的分類識別方法,其特征在于,所述方法包括下述步驟:
當發(fā)生刷牙動作時,獲得由腕式可穿戴設備感應所得的、與刷牙動作對應的、與所述腕式可穿戴設備相關的第一坐標系下的初始三軸加速度數(shù)據(jù);
將所述初始三軸加速度數(shù)據(jù)轉換為與用戶相關的第二坐標系下的次級三軸加速度數(shù)據(jù);
采用第一機器學習算法,基于所述次級三軸加速度數(shù)據(jù)進行對應刷牙動作的分類識別;
所述第一坐標系為以所述腕式可穿戴設備為原點,三軸方向分別為佩戴有所述腕式可穿戴設備的用戶手臂所在的第一方向、垂直于用戶身體平面的第二方向,以及分別與所述第一方向、所述第二方向垂直的第三方向,
所述第二坐標系為以所述用戶為原點,三軸方向分別為水平的第四方向、垂直于用戶身體平面的第五方向,以及分別與所述第四方向、所述第五方向垂直的第六方向,
所述方法還引入世界坐標系,
所述初始三軸加速度數(shù)據(jù)包括:第一類別初始三軸加速度數(shù)據(jù)及第二類別初始三軸加速度數(shù)據(jù),所述第一類別初始三軸加速度數(shù)據(jù)指示對應的所述刷牙動作為第一類別刷牙動作,所述用戶在執(zhí)行所述第一類別刷牙動作時,所述用戶手臂平行于所述用戶身體平面;所述第二類別初始三軸加速度數(shù)據(jù)指示對應的所述刷牙動作為第二類別刷牙動作,所述用戶在執(zhí)行所述第二類別刷牙動作時,所述用戶手臂不平行于所述用戶身體平面,
將所述初始三軸加速度數(shù)據(jù)轉換為與用戶相關的第二坐標系下的次級三軸加速度數(shù)據(jù),具體包括下述步驟:
將所述第一坐標系下的第一類別初始三軸加速度數(shù)據(jù)轉換為所述第二坐標系下的第一類別次級三軸加速度數(shù)據(jù);
將所述第一坐標系下的所述第二類別初始三軸加速度數(shù)據(jù)轉換為所述世界坐標系下的中間三軸加速度數(shù)據(jù),再將所述世界坐標系下的中間三軸加速度數(shù)據(jù)轉換為所述第二坐標系下的第二類別次級三軸加速度數(shù)據(jù)。
2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,獲得由腕式可穿戴設備感應所得的、與刷牙動作對應的、與所述腕式可穿戴設備相關的第一坐標系下的初始三軸加速度數(shù)據(jù)之前,所述方法還包括下述步驟:
獲得由所述腕式可穿戴設備感應所得的、與所述刷牙動作對應的、所述第一坐標系下的原始三軸加速度數(shù)據(jù);
對所述原始三軸加速度數(shù)據(jù)進行濾波降噪處理,得到所述初始三軸加速度數(shù)據(jù)。
3.如權利要求2所述的方法,其特征在于,對所述原始三軸加速度數(shù)據(jù)進行濾波降噪處理的步驟,包括:
采用閾值為10赫茲的低通濾波器對所述原始三軸加速度數(shù)據(jù)進行濾波降噪處理。
4.如權利要求2所述的方法,其特征在于,獲得由所述腕式可穿戴設備感應所得的、與所述刷牙動作對應的、所述第一坐標系下的原始三軸加速度數(shù)據(jù)之后,對所述原始三軸加速度數(shù)據(jù)進行濾波降噪處理,得到所述初始三軸加速度數(shù)據(jù)之前,所述方法還包括下述步驟:
采用第二機器學習算法,基于所述原始三軸加速度數(shù)據(jù)進行是否為刷牙動作的識別,若是,則對所述原始三軸加速度數(shù)據(jù)進行濾波降噪處理,得到所述初始三軸加速度數(shù)據(jù)。
5.如權利要求2所述的方法,其特征在于,獲得由所述腕式可穿戴設備感應所得的、與所述刷牙動作對應的、與所述腕式可穿戴設備相關的第一坐標系下的原始三軸加速度數(shù)據(jù),具體為:
采用部分可觀測馬爾可夫決策過程算法,以相應的采樣頻率非持續(xù)性采樣,得到所述原始三軸加速度數(shù)據(jù);
采用部分可觀測馬爾可夫決策過程算法,以相應的采樣頻率非持續(xù)性采樣的步驟,包括:
通過當前的環(huán)境因素和狀態(tài)轉移函數(shù)計算所述采樣 頻率,其中,所述環(huán)境因素包括腕式可穿戴設備的當前電量、當前時間以及不可觀測的刷牙活動。
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