[发明专利]一种面向嵌入式平台的宠物运动识别方法

摘要

本发明公开了一种面向嵌入式平台的宠物运动识别方法，针对三轴加速度计获取到的三轴加速度信号进行滑动窗处理，对于每个滑动窗，通过加速度极差提取波动最剧烈轴，且计算该轴信号周期，将各样本波动最剧烈轴信号极差和该轴信号周期作为样本的特征；通过训练样本的特征以及训练样本所属运动类别生成决策表，最后根据测试样本的特征利用决策表判定测试样本所属运动类别。本发明运动识别过程中完全不涉及浮点数、乘法和除法的运算，非常适合在嵌入式系统使用。本发明方法将信号分析集中在波动最剧烈轴上，这样单轴处理方式可以减少运算量以及内存占用，降低运动过程中三轴加速度计旋转所带来的不稳定性，具有准确性、鲁棒性和实时性高的优点。

主权项

1.一种面向嵌入式平台的宠物运动识别方法，其特征在于，步骤如下：S1、对三轴加速度数据进行滑动窗的加窗处理，以将连续的多个采样点从数据流中截取出来，获取到各个样本，其中每个滑动窗的信号对应一个样本；S2、对于一个滑动窗对应的样本，首先计算各轴加速度信号的极差，根据各轴加速度信号的极差判断出波动最剧烈的一个轴，然后提取该轴加速度信号的周期；并且将各样本中波动最剧烈轴对应的加速度信号极差和该轴加速度信号的周期作为对应样本的特征；S3、获取训练样本集：通过佩带在宠物身上的三轴加速度计采集三轴加速度数据作为训练数据，将采集的三轴加速度数据经过步骤S1处理后获取到训练样本集，然后通过步骤S2的方式获取到训练样本集中各训练样本的特征，并且通过视频观察方法人工为各训练样本标注其所属运动类别；S4、决策表生成：根据各训练样本的特征得到边界条件，通过边界条件以及各训练样本所属运动类别生成决策表；S5、动作识别：通过佩带在宠物身上的三轴加速度计实时采集三轴加速度数据，将实时采集的三轴加速度数据经过步骤S1处理后获取到测试样本，然后通过步骤S2的方式获取到测试样本的特征；最后根据测试样本的特征，利用步骤S4中生成的决策表判定对测试样本所属运动类别；步骤S1中通过单向链环的数据结构实现滑动窗功能，具体为：S11、初始化建立一个单向链环，该单向链环中的节点数对应滑动窗的窗长；其中单向链环中一个节点中包含三个数据，分别为三轴加速度信号每一轴的加速度值；S12、新建一个指向单向链环最新节点的指针；S13、每当有新的数据需要更新的时候，将指向最新节点的指针往后移动一位，即指针指向当前单向链环中最旧节点，并将该最旧节点的数据进行更新，此时该最旧节点就成为了单向链环中最新节点；S14、重复步骤S13，对单向链环进行一次循环，即完成了滑动窗内数据的一次遍历；步骤S2中根据各轴加速度信号的极差判断出波动最剧烈的一个轴的具体过程如下：S21、对于一个滑动窗对应的样本，获取该样本各个轴的加速度信号最大值和加速度信号最小值；S22、将各轴的加速度信号最大值和加速度信号最小值进行作差，得到各轴加速度信号的极差；S23、找到三个轴中，加速度信号的极差最大的轴，将该轴作为波动最剧烈的。