[发明专利]一种基于无线信号的动作检测和识别的方法

说明书

本发明公开了一种基于无线信号的动作检测和识别的方法，涉及无线网络和普适计算领域，尤其涉及一种基于无线信号的动作检测和识别的方法。该方法利用人体运动对无线信号的干扰，采用通用无线设备采集无线信号数据，对数据进行去噪处理后提取与运动速度相关联的特征对动作进行识别。使用一个或多个通用无线设备采集无线信号数据，通过多路无线信号数据的相关性对无线数据进行去噪处理，并从无线数据中提取出与人体运动速度相关的特征对运动进行检测和识别。基本步骤包括：数据采集、数据去噪、数据分段、特征提取、模型训练、动作识别。

技术领域

本发明涉及无线网络和普适计算领域，尤其涉及一种基于无线信号的动作检测和识别的方法。

背景技术

人体动作检测和识别技术是普适计算的一项核心技术。随着可穿戴计算、智能家居等产业的迅速发展，近年来基于各类行为识别技术的应用呈现出井喷式发展的局面。例如，基于手机和手环的运动监测和记录技术可以帮助消费者了解自己的运动和睡眠行为，从而主动地改变自己的生活习惯。具有人体动作监测功能的老人看护系统可以提供跌倒报警、生活规律检测等对老人看护来说非常关键的应用。在智能安防系统中，也可以通过行为识别技术判断是否在监控区域内有非正常行为发生。

虽然人体行为识别技术非常有用，但制约其发展的一个重要因素是其成本及便利性。传统的行为识别技术一般需要通过手机、手环、传感器等专用设备来采集用户信息。一方面，用户需要长期佩戴这些设备，给用户生活带来一定的不便。另一方面，用户需要专门为某个应用购买和安装特定的传感设备，成本较高。

随着Wi-Fi，3G等无线技术的发展，无线接入设备已经普及到千家万户以及各类公共场所。由于人体是电的良导体，人对无线电波有较强的反射作用。这样，在我们身边随处可见的无线设备实际可以起到“人体雷达”的作用。基于无线信号的动作检测和识别技术的关键优势在于：首先，被监测人不需要佩戴任何设备，所以可以对非主动配合目标进行监测；此外，系统仅需要对现有常见的无线设备，如笔记本、手机、WiFi路由器等，进行软件升级就可以实现监测，成本非常低廉。

现有的基于通用无线设备的人体动作检测系统性能较弱，只能对一到两个动作进行识别，且识别效果受到周边环境影响。例如，在CN103606248A中伍楷舜等提出使用支持向量机和异常检测技术来实现对摔倒的判断。其局限在于系统只能对摔倒一种动作进行识别，并且系统检测距离有限。

本发明对以上的技术缺陷进行了改进。通用无线设备测量结果的噪声过大是限制其动作检测和识别有效性的根本问题。本发明提出利用主分量分析的方法，对多路无线信号数据进行联合处理，从中提出与人体动作相关的分量，从而达到消除噪声的效果。另一方面，本发明通过人体运动对无线信号波动的影响，获取动作的速度特征，进行动作识别。这种方法降低了环境对信号的影响，从而可以在不同环境下均获取较好的识别效果。

发明内容

本发明的目的是：提出一种基于无线信号的动作检测和动作识别方法，针对现有无线信号动作识别技术的弱点，解决如何通过通用无线设备获取可靠的无线信号，并在不同环境下达到较高识别效率的问题。

具体地说，本发明是采用以下的技术方案来实现的：一种基于无线信号的动作检测和动作识别方法，其特征在于，使用一个以上的通用无线设备采集无线信号数据，通过多路无线信号数据的相关性对无线数据进行去噪处理，并从无线数据中提取出与人体运动速度相关的特征对运动进行检测和识别，包括如下基本步骤：

数据采集，通过对接受到的无线信号进行测量包括测量每个数据包的RSSI、CSI；

数据去噪，对多路信号进行主成分分析(PCA,Principal component analysis)，获取噪声最低的数据成分，多路信号包括正交频分复用(OFDM,Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing)中不同子载波上的测量数据、不同发射或接收天线的测量数据、不同设备之间的测量数据；