[发明专利]基于运动分量阈值和机器学习的溺水检测方法和系统在审
| 申请号： | 201911100919.7 | 申请日： | 2019-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN110793539A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 霍梅梅;蔡建平;吴剑钟;郑增威;孙霖 | 申请（专利权）人： | 浙江大学城市学院 |
| 主分类号： | G01C23/00 | 分类号： | G01C23/00;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 33231 杭州宇信知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 王健 |
| 地址： | 310015*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于运动分量阈值和机器学习的溺水检测方法和系统，使用九轴传感器，采集人体游泳运动数据，对数据进行滤波、归一化以及FFT处理，提取特征值，对特征值进行模式匹配，当模式匹配不成功，则对运动数据进行分量分解，在计算水平位移之前，进行零速矫正。设置水平方向位移阈值作为判断可能溺水的条件。当模式匹配不成功，且非溺水预警状态时，采用机器学习方法提取特征数据并分类存入模式库，模式库持续更新，可以不断提升检测算法准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 模式匹配 溺水 机器学习 模式库 水平方向位移 准确度 方法提取 分量分解 检测算法 水平位移 特征数据 游泳运动 预警状态 运动分量 运动数据 轴传感器 归一化 零速 滤波 矫正 采集 成功 分类 检测 更新 | ||
【主权项】：
1.一种基于运动分量阈值和机器学习的溺水检测方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、采集游泳运动数据，包括佩戴于游泳者身上的可穿戴装置中九轴传感器的原始数据；/nS2、对所述游泳运动数据进行滤波和归一化处理，并进行特征提取，获取特征值；/nS3、将所述特征值与泳姿数据模式库中的标准特征值进行匹配，若匹配成功，不做任何提示，重复步骤S1-S3继续进行数据采集及匹配；若匹配失败，进入步骤S4；/nS4、对所述九轴传感器的原始数据进行融合处理，获取传感器数据在坐标系不同方向上的运动分量；/nS5、对所述运动分量进行零速矫正，并基于加速度计算水平方向的位移；/nS6、比较计算的位移与预设的位移阈值，若计算的位移小于预设的位移阈值，则判断为非正常游泳运动状态，给出预警信号；否则进入步骤S7；/nS7、采用机器学习方法，对步骤S2中获取的特征值数据进行多次学习并分类，将结果作为标准特征值存入所述泳姿数据模式库中。/n
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