[发明专利]一种人体活动识别系统及方法

说明书

本发明公开了一种人体活动识别系统及方法，包括：数据采集模块，其用于采集待收集区域的数据；特征提取模块，其与所述数据采集模块连接，所述特征提取模块用于将所述数据转化为低维表示数据；域鉴别模块，其与所述特征提取模块连接，所述域鉴别模块用于基于所述低维表示数据鉴别得到环境特征数据；活动识别模块，其与所述特征提取模块连接，所述活动识别模块用于基于所述低维表示数据计算出实际人体活动数据。本发明的人体活动识别系统能够去除活动数据中包含的环境和特定于对象的信息，并提取不同环境下不同对象收集的数据所共有的与环境/对象无关特征，提高设备的鲁棒性。

技术领域

本发明属于智能活动识别技术领域，尤其涉及一种人体活动识别系统及方法。

背景技术

人类活动识别(HAR)在智能家居、医疗保健、健康跟踪等实际应用中发挥着重要作用。传统上，智能移动设备，包括手机、手表和其他可穿戴设备，被广泛用于识别人类活动。然而，由于给佩戴设备的人带来额外的负担和不适，基于设备的方法有许多局限性。现有的基于雷达的非接触式人类活动识别方法和系统虽然在某些情况下产生了相当好的性能，但面临着重大挑战。设备收集的雷达信号通常携带特定于记录活动的环境和进行活动的人类主体的大量信息。由于这个原因，在特定环境中针对特定受试者进行训练的活动识别模型在被应用于预测在不同环境中记录的另一受试者的活动时通常不能很好地工作。

人类活动识别在人们的日常生活中扮演着重要的角色，例如在医疗、安全和执法方面的应用，许多活动识别框架已经成功地应用于家庭行为分类、步态分析和暴力检测。目前已经提出了多种人体运动识别方法。他们使用的传感器一般可以分为可穿戴传感器和非可穿戴传感器。可穿戴传感器，如手镯和脚踝监视器，通常安装在人体上。然而，它们具有侵入性，容易损坏，有很高的误警率，必须佩戴或携带，给患者带来了很大的不便。因此，非穿戴式，即非接触式检测技术获得了广泛的研究兴趣。最常见的非接触式传感器包括摄像机、麦克风和雷达系统。然而，摄像机总是受到照明条件和视觉盲区的困扰，麦克风容易受到噪声的干扰,并且它们都侵犯了隐私。基于雷达的动作识别技术利用由各种无线基础设施收集的信息，而不需要被监控对象携带专用设备。然而，一个重大挑战尚未得到解决，即到达接收设备的无线信号通常携带特定于记录活动的环境和进行活动的人类主体的大量信息。一方面，信号在被传输时可以被周围环境中的介质(例如空气、玻璃)和物体(例如墙壁、家具)穿透、反射和衍射。另一方面，不同年龄、性别、身高、体重和体型的人体受试者对信号的影响方式也不同，即使他们进行的是相同的活动。因此，在特定环境中针对特定受试者进行训练的活动识别模型在预测新的受试者时通常不会很好地工作。

发明内容

(一)发明目的

本发明的目的是提供一种人体活动识别系统及方法以解决现有技术中的识别系统在特定环境中针对特定受试者进行训练的活动识别模型在预测新的受试者时通常不会很好地工作的技术问题。

(二)技术方案

为解决上述问题，本发明的第一方面提供了一种人体活动识别系统，包括：数据采集模块，其用于采集待收集区域的数据；特征提取模块，其与所述数据采集模块连接，所述特征提取模块用于将所述数据转化为低维表示数据；域鉴别模块，其与所述特征提取模块连接，所述域鉴别模块用于基于所述低维表示数据鉴别得到环境特征数据；活动识别模块，其与所述特征提取模块连接，所述活动识别模块用于基于所述低维表示数据计算出实际人体活动数据。

进一步地，所述活动识别模块还用于获取所述低维表示数据的活动预测标签。

进一步地，所述低维表示数据包括标记数据和未标记数据；标记数据为具有活动预测标签的数据；未标记数据为无活动预测标签的数据。

进一步地，所述活动识别模块设置有约束项，所述约束项包括置信度控制约束、平滑约束和平衡约束。

进一步地，所述数据采集模块为毫米波雷达；所述毫米波雷达的接收器以10-30采样率进行采样。