本发明专利技术公开了基于ADL的监测分析方法、装置，方法包括：获取移动智能终端中的无线信号接收的信号强度指示；以及通过终端的传感器得到光强度，光强度为终端所在位置处的环境光强；通过终端中的声音采集装置采集声音信号，声音信号为所述终端所处的环境声；通过环境光强和信号强度指示得到用户位置信息；通过环境声得到用户情景和关键ADL信息，进行初步行为估计；通过传感器中得到方向、时间、GPS信息，结合初步行为得出行为分析结果。装置包括，智能移动终端，设置于终端内部的麦克风、与终端相连的传感器。本发明专利技术采用智能终端+感应器的方式，最大限度的降低硬件成本，也提高了ADL检测的全天候覆盖，包括室内，室外以及日间，夜间状态。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号和数据处理领域，特别涉及一种基于ADL的监测分析方法、装置。
技术介绍
日常生活活动(ADL，Activities of Daily Living)本是在临床医学领域，指人们在每日生活中，为了照顾自己的衣、食、住、行，保持个人卫生整洁和进行独立的社区活动所必须的一系列的基本活动。是人们为了维持生存及适应生存环境而每天必须反复进行的、最基本的、最具有共性的活动。范围包括运动、自理、交流、家务活动。同时，日常生活活动ADL的识别也是智能家居的一个服务目标之一。目前，通常在医疗中心为了得到居民的ADL，一方面可以在室内布置很多不同种类的传感器，如洗手间脚垫里安置压力传感器，但是这会带来大量的硬件安装和安置成本，并且监控类别有限，也不容易扩展；另一方面可以在用户身上布置贴身传感器，但大大增加了用户的不舒适程度。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是，提供对于日常生活活动监测的方法及装置，解决远程检测、识别、记录日常生活活动的一系列问题。解决上述技术问题，本专利技术提供了基于ADL的位置定位方法，包括步骤：在智能移动终端，获取所述终端中无线信号接收的信号强度指示；以及通过传感器得到光强度，所述光强度为所述终端所在位置处的环境光强；根据所述信号强度指示和/或环境光强对智能移动终端的位置定位。更进一步，根据所述终端中无线信号接收的信号强度指示进行位置判断方法为：2-1)判断无线信号类型；2-2)若为无线信号类型为Wi-Fi信号，则在单个Wi-Fi接入端的区域，若不能从单个的Wi-Fi接入端的RSSI推断出用户的位置信息，则通过搜索并收集所有本地的Wi-Fi接入端的RSSI后，进入2-3)；2-3)在多个Wi-Fi接入端的区域，若有多个Wi-Fi接入端，则可通过RSSI的组合信息推断出用户的区域。更进一步，通过传感器得到光强度进行室内位置判断方法为：通过所述传感器中的磁场、陀螺仪、加速度信息，推断出智能移动终端的三维摆放状态，以及终端的运动趋势；通过所述智能移动终端中前面板的光强度数值、终端的陀螺仪状态、加速度信息，推断出用户的精确室内位置，同时通过所述终端的状态信息推断出用户的室内移动信息。所述前面板，是指光传感器器件的窗口方向。更进一步，通过所述智能移动终端在不同区域中环境光强度，基于二维的室内家居摆放图，对每个终端上ADL发生频率高的关键区域输出三维各个角度的光强度场图。更进一步，通过智能移动终端中的GPS得到用户的具体位置；或者通
过智能移动终端中的GSM无线信号的基站信息得到用户的大体位置。本专利技术还提供了基于ADL的行为分析方法，包括步骤如下：获取移动智能终端中的无线信号接收的信号强度指示；以及通过所述终端的传感器得到光强度，所述光强度为所述终端所在位置处的环境光强；通过所述终端中的声音采集装置采集声音信号，所述声音信号为所述终端所处的环境声；通过所述环境光强和所述信号强度指示得到用户位置信息；通过环境声得到用户情景和关键ADL信息，进行初步行为估计；通过传感器中得到方向、时间、GPS信息，结合初步行为得出行为分析结果。更进一步，所述时间，通过GPS/GSM基站，网络服务运营商以及终端自身产生；所述GPS信息，通过终端进行定位；所述方向,通过水平、垂直、纵深三个轴线的加速度信息以及陀螺仪状态信息判断得出。更进一步，初步行为估计包括：对用户的地理位置进行推测，根据当前提供的数据将地理位置推测精确程度分为：室外城市区域，近建筑物区域，室内房间区域和房间内活跃活动区域几个级别类型。更进一步，通过所述终端中的声音采集装置采集声音信号进行如下处理：选用梅尔频率倒谱系数MFCC代表声音的关键特征；使用MFCC的第一维向量在时间上的变化，分离出环境背景声，并监测
出关键事件声；在检测到关键事件声的发生后，通过检测关键事件声的尾部衰减来分离出一次关键事件声片段；对所述环境背景声，采用声音指纹来代表每个声音片段；对于每个声音片段的在每个频率范围的峰值幅度的时间差特征，并和历史标准环境背景声音的特征库进行比对，得到最接近标准声音的标签作为判断结果；对所述关键事件声，再次采用MFCC的第一维向量在时间上的变化，按照每一次峰值对其进行精度的事件分割，根据所述每个关键事件声片段得到至少一个关键动作声；对上述每个关键动作声进行快速傅氏变换,得突出频率值，再利用高斯混合模型GMM对关键动作声进行抽象；得到对关键动作声GMM抽象模型，进一步得到各个关键动作声的训练模型；应用上述的训练模型对每次目标的关键动作声进行识别，在每个关键事件声的关键动作声的识别结果进行按照关键动作声时长的加权投票，得到关键事件声的识别结果。本专利技术还提供了基于ADL的分析装置，包括智能移动终端，设置于终端内部的麦克风、与终端相连的传感器；所述智能移动终端，用以获取所述终端中无线信号接收的信号强度指示；所述传感器，采集得到所述终端的GPS信息，三轴方向上的加速度信息，陀螺仪状态信息，终端前面板的光强度数值，当前时间，用户步伐信息，终端GSM无线信号的基站信息；所述终端的GPS信息，用以对所述终端进
行初步定位；所述陀螺仪状态信息和三轴方向上的加速度信息，用以收集并推断出用户完成ADL时，判断终端的摆放状态；所述当前时间，通过GPS/GSM基站，网络服务运营商以及终端自身产生；所述用户步伐信息，通过传感器获得步数信息；通过上述的前面板的光强度数值、陀螺仪状态信息，三轴方向上的加速度信息推断出用户的精确室内位置，以及用户的室内移动信息；所述麦克风，用以采集音频数据中的环境声。本专利技术的有益效果：1)本专利技术中的基于ADL的位置定位方法，由于在智能移动终端，获取所述终端中无线信号接收的信号强度指示；以及通过传感器得到光强度，所述光强度为所述终端所在位置处的环境光强；根据所述信号强度指示和/或环境光强对智能移动终端的位置定位。通过信号强度指示和环境光强，能够实现对于智能移动终端的的位置定位，而智能移动终端为用户随身携带，所以能够对用户的位置进行定位。相对于现有技术中在室内布置很多不同种类的传感器，减少了硬件安装成本，且能够监控各种类别的行为；同时不用采用在用户身上布置贴身传感器，只要用户随身携带手机，即可实现位置定位的功能，增加了用户的舒适程度。2)本专利技术中的基于ADL的行为分析方法，包括步骤如下：获取移动智能终端中的无线信号接收的信号强度指示；以及通过所述终端的传感器得到光强度，所述光强度为所述终端所在位置处的环境光强；通过所述终端中的声音采集装置采集声音信号，所述声音信号为所述终端所处的环境声；通过所述环境光强和所述信号强度指示得到用户位置信息；通过环境声得到用户
情景和关键ADL信息，进行初步行为估计；通过传感器中得到方向、时间、GPS信息，结合初步行为得出行为分析结果，通过信号强度指示和环境光强进行位置定位，通过环境声得到用户情景和关键ADL信息，进行初步行为估计，再通过传感器中得到方向、时间、GPS信息，并结合上述的初步行为得出行为分析结果。本专利技术中的行为分析方法，经过实时数据采集和后台对数据的机器学习，检测并识别出用户的ADL信息，最大限度的降低硬件成本，也提高了ADL检测的全天候覆盖，包括室内，本文档来自技高网...
【技术保护点】
基于ADL的位置定位方法，其特征在于，包括步骤：在智能移动终端，获取所述终端中无线信号接收的信号强度指示；以及通过传感器得到光强度，所述光强度为所述终端所在位置处的环境光强；根据所述信号强度指示和/或环境光强对智能移动终端的位置定位。
【技术特征摘要】
1.基于ADL的位置定位方法，其特征在于，包括步骤：在智能移动终端，获取所述终端中无线信号接收的信号强度指示；以及通过传感器得到光强度，所述光强度为所述终端所在位置处的环境光强；根据所述信号强度指示和/或环境光强对智能移动终端的位置定位。2.根据权利要求1所述的位置定位方法，其特征在于，根据所述终端中无线信号接收的信号强度指示进行位置判断方法为：2-1)判断无线信号类型；2-2)若为无线信号类型为Wi-Fi信号，则在单个Wi-Fi接入端的区域，若不能从单个的Wi-Fi接入端的RSSI推断出用户的位置信息，则通过搜索并收集所有本地的Wi-Fi接入端的RSSI后，进入2-3)；2-3)在多个Wi-Fi接入端的区域，若有多个Wi-Fi接入端，则可通过RSSI的组合信息推断出用户的区域。3.根据权利要求1所述的位置定位方法，其特征在于，通过所述传感器中的磁场、陀螺仪、加速度信息，推断出智能移动终端的三维摆放状态，以及终端的运动趋势；通过所述智能移动终端中前面板的光强度数值、终端的陀螺仪状态、加速度信息，推断出用户的精确室内位置，同时通过所述终端的状态信息推断出用户的室内移动信息。4.根据权利要求1所述的位置定位方法，其特征在于，通过所述智能移动终端在不同区域中环境光强度，基于二维的室内家居摆放图，对每个终端上ADL发生频率高的关键区域输出三维各个角度的光强度场图。5.根据权利要求1所述的位置定位方法，其特征在于，通过智能移动终端中的GPS得到用户的具体位置；或者通过智能移动终端中的GSM无线信号的基站信息得到用户的大体位置。6.基于ADL的行为监测分析方法，其特征在于，包括步骤如下：获取移动智能终端中的无线信号接收的信号强度指示；以及通过所述终端的传感器得到光强度，所述光强度为所述终端所在位置处的环境光强；通过所述终端中的声音采集装置采集声音信号，所述声音信号为所述终端所处的环境声；通过所述环境光强和所述信号强度指示得到用户位置信息；通过环境声得到用户情景和关键ADL信息，进行初步行为估计；通过传感器中得到方向、时间、GPS信息，结合初步行为得出行为分析结果。7.根据权利要求6所述的行为监测分析方法，其特征在于，所述时间，通过GPS/GSM基站，网络服务运营商以及终端自身产生；所述GPS信息，通过终端进行定位；所述方向,通过水平、垂直、纵深三个轴...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯云飞，
申请(专利权)人：沈阳云飞科技有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21
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