[发明专利]动作识别方法、计算系统、智能设备及存储介质

说明书

本发明适用计算机技术领域，提供了一种动作识别方法、计算系统、智能设备及存储介质，该方法包括：获得感应所得实时轴向加速度数据及实时轴向倾角数据后，建立至少两个进程，每个进程对实时轴向加速度数据及实时轴向倾角数据进行处理，得到对应动作的分类识别结果。这样，针对不同的、特定动作分类识别，采用不同的进程和不同的算法，一定程度上减少了计算量而使得摔倒或其他动作的预警及相应保护满足及时性要求；并且通过多种数据的结合处理，提高了动作判断的准确率，提高了摔倒或其他动作预警及相应保护的有效性。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种动作识别方法、计算系统、智能设备及存储介质。

背景技术

随着年龄的增长和机体的衰老，跌倒在老年人群中非常普遍，其往往会对老年人的身体带来巨大的损害，有时造成的后果对老年人来说甚至是致命的，不仅严重影响了老年人的身体健康和独立生活能力，并造成了老年人心理上的压力和恐惧。

目前，人们开始将计算机技术应用于老年人跌倒的识别与保护，主要依靠可穿戴智能设备的三轴加速度传感器来获得轴向加速度数据，并根据该轴向加速度数据判断是否发生摔倒事件。

而当需要对包含摔倒动作在内的多种动作进行识别时，为了利用同一类型原始轴向加速度数据进行多种动作的识别，通常的做法是在同一进程中在不同数据处理阶段，得到不同的、在相应阶段所对应的动作识别结果，那么，在同一进程中实现的数据处理相对而言较为复杂，导致可能无法在倒地之前判断出该摔倒事件，使所配备的紧急保护装置无法被触发，起不到保护效果；并且由于人体运动情况相对而言较为复杂，仅依靠轴向加速度数据来判断是否发生摔倒事件的可靠性不高，如发生误判时，仍会使所配备的紧急保护装置无法被触发，起不到保护效果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种动作识别方法、计算系统、智能设备及存储介质，旨在解决现有技术所存在的、仅依靠轴向加速度数据无法及时、有效进行摔倒事件预警及保护的问题。

一方面，本发明提供了一种动作识别方法，所述方法包括下述步骤：

获得感应所得实时轴向加速度数据及实时轴向倾角数据；

建立至少两个进程；

每个所述进程对所述实时轴向加速度数据及所述实时轴向倾角数据进行处理，得到对应动作的分类识别结果。

进一步的，每个所述进程对所述实时轴向加速度数据及所述实时轴向倾角数据进行处理，得到对应动作的分类识别结果，具体为：

每个所述进程利用对应设定的深度学习算法，对所述实时轴向加速度数据及所述实时轴向倾角数据进行处理，得到对应动作的分类识别结果。

进一步的，建立至少两个进程，具体为：

建立第一进程、第二进程及第三进程，

每个所述进程利用对应设定的深度学习算法，对所述实时轴向加速度数据及所述实时轴向倾角数据进行处理，得到对应动作的分类识别结果，具体包括下述步骤：

所述第一进程利用线性规划LP算法，对所述实时轴向加速度数据及所述实时轴向倾角数据进行处理，得到所述对应动作是否为人体危险倾斜动作；

所述第二进程利用K最临近KNN算法，对所述实时轴向加速度数据及所述实时轴向倾角数据进行处理，得到所述对应动作是否为起立或坐下动作；

所述第三进程利用迭代二叉树三代ID3决策树算法，对所述实时轴向加速度数据及所述实时轴向倾角数据进行处理，得到所述对应动作是否为走路或跑步动作。

进一步的，所述第一进程为父进程，所述第二进程为在所述父进程中开通的子进程，所述第三进程为在所述子进程中开通的孙进程。