[發明專利]一種基于動態時間規整的頭部姿態識別方法

有效

• 申請號: 202011485090.X
• 申請日: 2020-12-16
• 公開（公告）號: CN112527118B
• 公開（公告）日: 2022-11-25
• 發明（設計）人: 李淮周;王宏;李森;曹祥紅;胡海燕;武東輝;溫書沛;吳彥福;李曉彬
• 申請（專利權）人: 鄭州輕工業大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G01C9/00
• 代理公司: 鄭州優盾知識產權代理有限公司 41125
• 代理人: 栗改

1.一種基于動態時間規整的頭部姿態識別方法，其特征在于，其步驟如下：

步驟S1：數據采集：通過固定在頭部的慣性傳感器采集頭部動作姿態在X方向、Y方向、Z方向的加速度和角速度的特征數據，并存儲在數據集中；

步驟S2：頭部動作的端點檢測：對數據集中的數據進行預處理，根據預處理后的頭部慣性數據合角速度信息檢測頭部動作的起始時間和終止時間，提取頭部動作的動作區間；

所述步驟S2中頭部動作的端點檢測的方法為：確定頭部動作的開始時間為：

其中，是t時刻各向角速度變化的總體描述，反映了頭部動作的角度的總體變化程度，ang_x(t)、ang_y(t)和ang_z(t)分別表示三維坐標軸上X方向、Y方向、Z方向的角速度分量；ang_min是頭部開始動作的閾值；t_start是頭部動作的開始時刻；

確定頭部動作結束時間：

其中，sum(ang([t-t_min,t))＜ang_min)計算了ang(t)在[t-t_min,t)時間區間內小于閾值ang_min的個數；t_min是頭部動作的持續的最小時間；fs是傳感器的采樣頻率；如果頭部動作開始后，最小持續時間內所有的采樣點的值均小于閾值ang_min，認為頭部動作結束，結束時刻為t_end；

判斷頭部動作的有效：

(t_end-t_start＞t_min)且(t_end-t_start＞t_max)，存在頭部動作；

其中，t_min是頭部動作持續的最小時間；t_max是頭部動作持續的最長時間；

步驟S3：計算頭部動作時間序列模板：根據步驟S2端點檢測檢測到的頭部動作數據及相關的動作標簽，構建X方向、Y方向、Z方向的加速度、角速度頭部動作模板；

所述步驟S3的實現方法為：

步驟S31：根據步驟S2提取的頭部動作的時間序列，根據設置的閾值得到每個頭部動作時間序列及其標簽；

步驟S32：對于訓練集中一個頭部動作，令其時間序列的一組數據為S_a＝{s₁,s₂,…,s_a}，S_a為6×a的矩陣，矩陣行向量分別對應X方向、Y方向、Z方向的加速度、角速度；列向量對應頭部運動特征；則訓練集的總的時間序列集合為S＝{S_a,S_b,…,S_n}，其中，n是訓練集中該頭部動作的個數；a、b、k分別代表時間序列S_a、S_b、S_n的長度；

步驟S33：令序列長度向量為S_len＝{a,b,…,n}，則模板時間序列長度為T_len＝median(S_len)，其中，median()為中值函數；

步驟S34：令該頭部動作的標準模板為T_i，其中，i＝1,2,…,6，對應六種頭部動作類型；為6×x的矩陣，矩陣的行向量分別對應X方向、Y方向、Z方向的加速度、角速度；列向量對應頭部運動特征，長度x依據訓練集中的數據長度確定；通過均值公式得到T_ik，T_ik的前T_len個數據作為該頭部動作的標準模板時間序列，其中，T_ik代表第i個動作模板中第k行數據；S_jk代表第j個對象動作類型的第k行數據；由于S_jk在測試者之間動作持續時間并不相等，使用binary()函數對S_jk進行二值化{1，0}，從而計算相同位置元素個數；

步驟S34：重復步驟S32、S33，可以得到其它動作類型的標準模板；

步驟S4：計算規整路徑：數據集中的測試集通過步驟S2檢測的頭部動作數據分別與步驟S3得到的頭部動作模板數據計算規整路徑；

步驟S5：判斷頭部動作類型：規整路徑DTW最小值對應的標準模板頭部動作類型則為待識別數據的頭部動作類型。