[发明专利]基于UWB的人体动作捕获与识别方法

说明书

本发明涉及一种UWB的应用，特别涉及基于UWB的人体动作捕获与识别方法，包括定位标签、定位基站、POE交换机、定位服务器以及以太网络；通过司方系统，采集到标签的原始数据，使用CSV文本文件的格式保存，可以在Excel或记事本中直接打开，每行一个数据，原始数据保存了基站收到原始数据，包括同步包和定位包；位置解算需要对信息采集模块得到的原始数据进行滤波，然后采用TDOA算法解算滤波后的数据，再经过解算TDOA数据得到二维坐标数据，本发明使用的工业化的司方定位系统采用UWB超宽带的方式进行定位，实现了实时查看人员位置、移动轨迹、对人员轨迹的追踪、人员动作的识别等功能，具有较高的推广前景。

技术领域

本发明涉及一种UWB的应用，特别涉及基于UWB的人体动作捕获与识别方法。

背景技术

人体动作捕获与识别技术广泛应用于影视动画制作、人机交互、虚拟现实、体育训练、医疗康复等交叉性学科领域。目前，基于视频的人体动作识别方式受到光照等环境因素的影响，不能提供全面实时地监控，并且采用视频捕获设备的方式容易侵犯个人隐私。基于超宽带传感器的识别方式能够很好地解决这些问题，UWB传感器采集的是定位数据而不是视频文件，通常坐标数据处理对计算机资源的需求远小于视频文件，这大大减小了计算机内存的占用。因此，本文研究了基于UWB的人体捕获与识别方法。

基于穿戴设备的动作识别方法具有较强的抗干扰能力，受环境的影响较小，因此被大量地研究。在此方法中，将设备分布穿戴到人体的各个部位，采集相关的数据，根据识别动作种类的差异，进而采用不同的特征和分类模型。

UWB定位技术相关研究主要集中在定位场景和定位精度两个方面。在定位场景方面，通过结合不同的实际应用环境，研究UWB定位的应用方法；在定位精度案方面，通过研究定位算法来进一步提高定位精度，以实现更多的定位要求。

基于UWB的人体动作捕获与识别技术可广泛运用到实际中，如养老院的人员管理及异常报警、康复中心的运动监测、体操运动员的姿势矫正、隧道施工人员的管理等方面。在养老院的人员管理方面，可以通过该系统实时监测老人的行为状态，当老人出现摔倒、突发疾病昏迷等情况时，可以发出异常动作报警，帮助管理人员及时发现问题并采取措施，这将大大减轻管理人员和护工的工作强度，同时也提高了养老院的安全性；在康复中心的运动监测方面，通过人体动作捕获与识别技术，可以实时监测和回放康复人员的运动状态，为医生了解康复程度及康复动作的矫正提供了参考依据。在体育方面，通过该技术可以实时回放运动员的动作，以便于教练更好的指导和纠正运动员的动作，以达到最佳状态。

但基于司方定位数据采集平台获取定位数据，运用TDOA位置解算方法定位，并通过卡尔曼滤波和K均值聚类等数据处理方法，实现了水平定位精度小于30cm。进一步处理定位数据，提取动作特征，建立人体动作数据模型，将测得的数据处理之后与建立的模型做对比，实现基于UWB的人体动作捕获与识别方法的可行性是一个有待解决的技术问题。

发明内容

针对背景技术中提到的问题，本发明的目的是提供一种基于UWB的人体动作捕获与识别方法。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种基于UWB的人体动作捕获与识别方法,包括定位标签、定位基站、POE交换机、定位服务器以及以太网络；

通过司方系统，采集到标签的原始数据，使用CSV文本文件的格式保存，可以在Excel或记事本中直接打开，每行一个数据，原始数据保存了基站收到原始数据，包括同步包和定位包；

定位包内容包括：时间,$TAG,网络ID,基站ID,标签ID,基站接收到的TICK,序号,电池电压(电压*10),保留,保留,保留,标签版本号,发送总包数,信号质量fp,信号质量rx；

同步包的内容：时间，$SYNC，网络ID，序号，本基站ID，来源主基站ID，主基站发送TICK，从基站接收TICK，保留，信号质量fp，信号质量rx；

在进行定位时，流程如下：