[发明专利]一种基于智能手机感知行人安全方法

说明书

本发明涉及了一种基于智能手机感知行人安全方法，为了解决行人行走分心引发的道路交通安全问题，在用户行走时收集智能手机惯性传感器数据进行步态周期划分以及经过地形判断，提醒行人危险状态。本发明公开了一种行人动态调整阈值的步态周期划分方法以及有限状态机判断正常行走周期的方法，通过动态阈值判断用户上下路肩，并使用两步分类的LogitBoost元算法分类方法，即提取相应周期的时域以及频域特征进行分类的方法，第一步分类器用主要的传感器轴数据进行迭代较少的训练，其中一类再提取更多数据特征，进行第二步分类，以对用户的行走状态以及经历地形做出判断。

技术领域

本发明属于信息技术领域，具体地指一种基于智能手机感知行人安全方法。

背景技术

随着道路交通事业的飞速发展，交通事故发生率呈上升趋势，在这些交通事故当中，行人安全受到侵害占有很大的比重。计量经济学的分析结果表明，行人交通事故死亡率近年来只增不减，很大程度上是由于电子设备如手机的高频使用导致行人分心发生交通事故。智能手机普及，移动通信技术飞速发展，互联网上新奇事物随手可得，但这导致了分心使用手机的行人越来越多据调查，大约有26％的行人在穿越街道过程中使用智能手机发短信，51％的行人通电话以及36％的人戴耳机听音乐。在我国，据调查显示，玩手机已经成为机动车交通事故的主要诱因，约占所有诱因的10％。如何解决智能手机带来的行人安全问题，除了完善道路交通制度与提高行人安全意识之外，技术手段也能够有效预防行人交通事故的发生。

行人交通事故因其可预见性而可以避免。现有的项目中，对行人交通事故的避免方法主要分为两类，即车辆的行人识别技术以及基于定位的行人安全预警技术。

较为成熟的是自动驾驶技术中对行人的识别，及时发现过路行人进行制动，其主要技术包括图像均衡、图像分割检测、特征提取、图像识别，随着机器学习技术的发展，图像识别技术越发成熟，其识别精度有很大提高。而及时提醒分心的过马路行人，更能有效防止行人交通事故的发生。

户外的行人定位技术中，最常见的是基于GPS的行人定位技术，但GPS用于区分行人道与马路的精度不足，难以在建筑物高耸、人流密集的道路上对单个行人进行精确定位，并且地图数据没有对人行道和马路进行区分，难以向用户做出正确预警。利用无线信号在其覆盖区域进行定位，在室内有较好效果，但在室外难以区分行人道与马路，无法对行人危险状态进行检测。通过用户智能手机的后置摄像头，使用图像识别的方法进行车辆识别，并融合环境中的车辆行驶声音以及能见度等级等数据，判断当前行人的位置，能够在危险状态下给予行人警示，但使用手机摄像头限制了用户的行为，不具有实用性。

发明内容

本发明就是针对现有技术的不足，提供了一种基于智能手机感知行人安全方法，识别危险状态，给予提醒。

本发明的技术方案为一种基于机器学习的行人步态识别以及事件预测方法，包含以下的步骤：

步骤1，数据的收集与预处理。在智能手机上，以特定频率f从加速度传感器、陀螺仪、磁力计进行信号收集，分别得到三轴的加速度、角速度和磁力计数值。通过得到的加速度以及磁力计数值，得到智能手机的姿态，即偏航角、俯仰角以及滚动倾斜角，具体方法为通过加速度数值(单位m/s²)以及磁力计数值(单位μT)进行归一化后，得到手机三轴加速度值a_x，a_y，a_z以及三轴磁场强度m_a，m_b，m_c，根据旋转角的定义关系，得出旋转矩阵R，进而求出偏航角、俯仰角以及滚动倾斜角。此外，根据三轴加速度，计算出合加速度值：

求解出手机姿态后，利用巴特沃斯低通滤波器去除远大于行人正常走路对智能手机产生影响的信号，巴特沃斯滤波器特征在于能够在有效去除截止频率外信号的前提下，在通频带的频率响应曲线最平滑，对于截止频率为ω_c的n阶巴特沃斯低通滤波器可由如下公式表示：