[发明专利]一种可排除异常动作的行为识别系统及其工作方法

说明书

本发明公开了一种可排除异常动作的行为识别系统及其工作方法。该系统包括：朝向检测模块、数据处理模块和动作识别模块。朝向检测模块用于确定人体在地球坐标系中的朝向信息，数据处理模块用于采集数据和处理数据，动作识别模块用于排除异常动作以及对动作进行分类。该系统运行于可穿戴智能终端，其中内置了加速度计、陀螺仪和磁力计传感器。当系统检测到用户的动作时，对该动作执行期间的数据进行处理，提取出动作特征，由此判断该动作是否属于异常动作，对不属于异常的动作进行分类。本发明不仅可以对人的动作进行分类，还可以排除与预定义动作之间差异很大的异常动作，提高识别准确率。

技术领域

本发明涉及行为识别技术领域，具体是一种可排除异常动作的行为识别系统及其工作方法。

背景技术

行为识别是指对人的动作进行识别和分类，通常用于运动监测、特殊人群监护、人机交互、身份认证等应用。目前的行为识别方案主要是基于惯性传感器、图形图像、无线信号等来实现的，使用了模式识别和机器学习中常用的算法，达到对动作进行准确分类的目的。

目前，惯性传感器已经成为可穿戴设备上的标配，这极大地丰富了可穿戴设备的功能和应用，基于惯性传感器的行为识别方案也受到了越来越多的关注。已有的方法通常是为预定义的几类动作训练模板或者模型，当需要对一个未知动作进行识别时，采用模板匹配或者模型分类的方法，得到该未知动作所属的类别。因此，即使某个未知动作与预定义的几类动作的差异都非常大(即异常动作)，也会被分为其中的某一类，导致误判或统计不准等结果。

发明内容

针对于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种可排除异常动作的行为识别系统及其工作方法，本发明不仅可以对人的动作进行分类，还可以排除与预定义动作之间差异很大的异常动作，提高识别准确率。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

本发明的一种可排除异常动作的行为识别系统，包括：

朝向检测模块，用于确定人体在地球坐标系中的初始朝向，且能够实时更新人体的朝向信息，该朝向检测模块按照固定的频率将朝向信息发送给数据处理模块；

数据处理模块，用于处理采集的传感器数据和来自朝向检测模块的朝向信息，并从数据中提取出用于行为识别的动作特征；

动作识别模块，用于模型训练和行为识别，并根据训练的异常动作判断模型进行异常动作判断，及根据训练的动作分类模板进行动作分类。

优选地，所述的异常动作是指与需要识别的预定义动作之间存在较大差异的动作。

优选地，所述的行为识别系统运行于可穿戴智能终端，并佩戴在用户四肢上需要检测动作的部位。

优选地，所述的朝向检测模块包括：

第一数据采集模块，用于采集人体的加速度、磁场和角速度数据；

朝向计算模块，用于根据加速度和磁场数据确定人体在地球坐标系中的初始朝向，并实时地根据角速度数据更新朝向信息。

优选地，所述的数据处理模块包括：

第二数据采集模块，用于实时地采集人体的加速度和磁场数据，并接收来自朝向检测模块的朝向信息；

特征提取模块，用于对第二数据采集模块得到的数据进行转换、切割、分类，并从数据中提取出动作特征。

优选地，所述的动作识别模块包括：

模型训练模块，用于训练异常动作判断模型和动作分类模板；

异常动作判断模块，利用异常动作判断模型来判断动作是否属于异常动作；

动作分类模块，利用与动作分类模板进行匹配的方法对动作进行分类。