一种多传感器组合的高精度行为识别方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种多传感器组合的高精度行为识别方法、装置及系统。该方法，包括：S1：利用传感器组合，感测用户的运动得到感测数据，所述传感器组合包括：3轴加速度传感器、3轴陀螺仪和3轴地磁仪；S2:由所述感测数据通过9轴AHRS航姿平衡算法计算出平衡状态数据；S3:由所述3轴加速度传感器感测的数据运算得到碰撞数据；S4：所述平衡状态数据及所述碰撞数据相互配合运算得到运动特征数据；S5:利用所述运动特征数据通过行为识别模块运算得到用户高精度行为识别数据，提醒相关人员进行及时处理，具有识别准确、适应性好的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种多传感器组合的高精度行为识别方法、装置及系统
本专利技术涉及传感器监测
，尤其涉及一种多传感器组合的高精度行为识别方法、装置及系统。
技术介绍
随着人口老龄化，老年人的健康和日常安全问题已经引起社会的广泛关注，老年人日常生活能力下降，多是由于视力的下降，以及骨质疏松等原因，容易导致跌倒，但跌倒的情况不同，伤害后果也不一样，对于轻微伤害的跌倒当事人可以自行爬起，对于严重的伤害就需要及时通知监护人到场给于帮助，目前的跌倒侦测技术没有办法分辨跌倒伤害情况，容易产生误报，因此有必要改善这种状况。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，提供一种无线多传感器组合的高精度行为识别方法、装置及系统。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种多传感器组合的高精度行为识别方法，包括：S1：利用传感器组合，感测用户的运动得到感测数据，所述传感器组合包括：3轴加速度传感器、3轴陀螺仪和3轴地磁仪；S2:由所述感测数据通过9轴AHRS航姿平衡算法计算出平衡状态数据；S3:由所述3轴加速度传感器感测的数据运算得到碰撞数据；S4：所述平衡状态数据及所述碰撞数据相互配合运算得到运动特征数据；S5:利用所述运动特征数据通过行为识别模块运算得到用户高精度行为识别数据。优选的，所述传感器组合中的3轴加速度传感器是低量程加速度传感器，所述传感器组合还包括：高量程3轴加速度传感器；所述碰撞数据由所述3轴低量程加速度传感器和3轴高量程加速度传感器感测的数据运算得到。优选的，所述传感器组合还包括一个单轴气压计，用于感测气压数据，所述气压数据与高度成一定对应关系，并通过预先实验测试得到对应表，以便根据气压数据得到高度值数据。优选的，所述高度值数据与所述碰撞数据相互补偿，得到所述运动特征数据。优选的，所述传感器组合体为一个或多个。优选的，所述传感器组合放置在双大腿、胸部、颈部、头部、手腕部、鞋内及腰部中的一处或多处。优选的，所述步骤S4中的运动特征数还包括：以身体某关节为支点自然形成的半径得到在三维空间中趋近于直线的弧线运动而构成弧线的每个点所构成的三维空间坐标，所述三维空间坐标由当前角自由度乘上半径得到，具体实现公式为：(X,Y,Z)＝(R*Cosθ*CosΨ,R*Cosθ*SinΨ,R*Sinθ)，其中Φ翻滚角,Ψ航向角,θ俯仰角,R关节支点到装置的运动半径。优选的，所述碰撞数据包括所述3轴低量程加速度传感器和3轴高量程加速度传感器所感测的加速度值，以及经由所述加速度值变化的时间、周期计算得到的特征数据，还包括位移、振动幅度、振动周期、冲击力度数据、撞击次数、碰撞位置信息或身体快速扭动连续变化参数。优选的，所述用户高精度行为识别数据通过有线或无线方式发送到对端，对端接收到数据，通过app运算和/或不运算得到的结果进行显示、提醒。本专利技术还提供一种多传感器组合的高精度行为识别装置，包括：传感器组合，用于感测用户的运动得到感测数据，所述传感器组合为传感器组合包括：3轴加速度传感器、3轴陀螺仪和/或3轴地磁仪；运算单元，用于将所述感测数据通过9轴AHRS航姿平衡算法计算出平衡状态数据；将所述3轴加速度传感器感测的数据运算得到碰撞数据；将所述平衡状态数据及所述碰撞数据相互配合运算得到运动特征数据；并且利用所述运动特征数据通过行为识别模块运算得到用户高精度行为识别数据。优选的，所述装置还包括：收发单元，用于将所述高精度行为识别数据发送到对端，和接收对端发送的高精度行为识别数据；存储单元，用于存储所述高精度行为识别数据。优选的，所述传感器组合中的3轴加速度传感器是低量程加速度传感器，所述传感器组合还包括：一个高量程3轴加速度传感器；所述碰撞数据由所述3轴低量程加速度传感器和3轴高量程加速度传感器感测的数据运算得到。优选的，所述传感器组合还包括一个单轴气压计，用于感测气压数据，所述气压数据与高度成一定对应关系，并通过预先实验测试得到对应表，以便根据气压数据得到高度值数据，所述高度值数据与所述碰撞数据相互补偿，得到所述运动特征数据。本专利技术还提供一种无线多传感器组合的高精度行为识别系统，包括上述任一项所述的多传感器组合的高精度行为识别装置中的一个或多个；以及对端，与所述多传感器组合的高精度行为识别装置通讯连接，接收高精度行为识别数据，通过app运算和/或不运算得到的结果进行显示、提醒。本专利技术与现有技术相比具有如下优点：通过结合运动轨迹数据、倾倒方向数据和碰撞变化参数，再通过行为识别模块运算得到高精度行为识别数据，从而可以有效的监测跌倒事件的发生，进而实现高精度行为识别。并可进一步的通过报警、传送至特定设备中，提醒相关人员进行照料，具有识别准确、适应性好的优点。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1是本专利技术的无线多传感器组合的高精度行为识别方法一个实施例的流程示意图；图2是本专利技术的无线多传感器组合的高精度行为识别装置一个实施例的示意框图；图3是本专利技术的无线多传感器组合的高精度行为识别系统一个实施例的示意框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例公开了一种无线多传感器组合的高精度行为识别方法，可用于高精度的识别行为动作，包括跌倒、碰撞等。该方法包括：S101：利用传感器组合，感测用户的运动得到感测数据，传感器组合包括：3轴加速度传感器、3轴陀螺仪和3轴地磁仪。在本实施例中，传感器组合可以为一个或多个，可以放置双大腿、胸部、颈部、头部、手腕部、鞋内及腰部中的一处或多处。传感器组合放置的位置在双腿和腰腹部时，可以呈三角形排列。该传感器组合包括9轴AHRS航姿平衡感测单元，9轴AHRS航姿平衡感测单元包括3轴加速度传感器、3轴陀螺仪及3轴地磁仪。由该传感器组合感测用户的运动得到感测数据。S102：由感测数据通过9轴AHRS航姿平衡算法计算出平衡状态数据。具体的，根据传感器组合感测到的感测数据，通过9轴AHRS航姿平衡算法计算出平衡状态数据，该平衡状体数据可以包括三维空间坐标及姿态角等。S103：由3轴加速度传感器感测的数据运算得到碰撞数据。在本实施例中，传感器组合中的3轴加速度传感器是低量程加速度传感器，感测得到的重力加速度数据。进一步的，该传感器组合还可以包括高量程3轴加速度传感器；碰撞数据由3轴低量程加速度传感器和3轴高量程加速度传感器感测的数据运算得到,一般的运动感测采用的加速度传感器量程为+/-16g以下可以称作为低量程加速度传感器，24g以及32g或其他更高量程的可以称为高量程加速度传感器。该碰撞数据包括3轴低量程加速度传感器和3轴高量程加速度传感器所感测的加速度值，以及经由加速度值变化的时间、周期计算得到的特征数据，还包括位移、振动幅度、振动周期、冲击力度数据、撞击次数、碰撞位置信息或身体快速扭动连续变化参数。进一步的，结合运动、气压或传感器单元间相对变化的轨迹，高度与趋势、倾倒方向高度，轨迹与趋势和碰撞变化参数，及使用不同的传感器，放置与布局在身体不同的部位，得到适用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多传感器组合的高精度行为识别方法，其特征在于，包括：S1：利用传感器组合，感测用户的运动得到感测数据，所述传感器组合包括：3轴加速度传感器、3轴陀螺仪和3轴地磁仪；S2:由所述感测数据通过9轴AHRS航姿平衡算法计算出平衡状态数据；S3:由所述3轴加速度传感器感测的数据运算得到碰撞数据；S4：所述平衡状态数据及所述碰撞数据相互配合运算得到运动特征数据；S5:利用所述运动特征数据通过行为识别模块运算得到用户高精度行为识别数据。

【技术特征摘要】
1.一种多传感器组合的高精度行为识别方法，其特征在于，包括：S1：利用传感器组合，感测用户的运动得到感测数据，所述传感器组合包括：3轴加速度传感器、3轴陀螺仪和3轴地磁仪；S2:由所述感测数据通过9轴AHRS航姿平衡算法计算出平衡状态数据；S3:由所述3轴加速度传感器感测的数据运算得到碰撞数据；S4：所述平衡状态数据及所述碰撞数据相互配合运算得到运动特征数据；S5:利用所述运动特征数据通过行为识别模块运算得到用户高精度行为识别数据。2.根据权利要求1所述的多传感器组合的高精度行为识别方法，其特征在于，所述传感器组合中的3轴加速度传感器是低量程加速度传感器，所述传感器组合还包括：高量程3轴加速度传感器；所述碰撞数据由所述3轴低量程加速度传感器和3轴高量程加速度传感器感测的数据运算得到。3.根据权利要求1所述的多传感器组合的高精度行为识别方法，其特征在于，所述传感器组合还包括一个单轴气压计，用于感测气压数据，所述气压数据与高度成一定对应关系，并通过预先实验测试得到对应表，以便根据气压数据得到高度值数据。4.根据权利要求3所述的多传感器组合的高精度行为识别方法，其特征在于，所述高度值数据与所述碰撞数据相互补偿，得到所述运动特征数据。5.根据权利要求1-4任一项所述的多传感器组合的高精度行为识别方法，其特征在于，所述传感器组合体为一个或多个。6.根据权利要求5所述的多传感器组合的高精度行为识别方法，其特征在于，所述传感器组合放置在双大腿、胸部、颈部、头部、手腕部、鞋内及腰部中的一处或多处。7.根据权利要求1-4任一项所述的多传感器组合的高精度行为识别方法，其特征在于，所述步骤S4中的运动特征数还包括：以身体某关节为支点自然形成的半径得到在三维空间中趋近于直线的弧线运动而构成弧线的每个点所构成的三维空间坐标，所述三维空间坐标由当前角自由度乘上半径得到，具体实现公式为：(X,Y,Z)＝(R*Cosθ*CosΨ,R*Cosθ*SinΨ,R*Sinθ)，其中Φ翻滚角,Ψ航向角,θ俯仰角,R关节支点到装置的运动半径。8.根据权利要求2-4任一项所述的多传感器组合的高精度行为识别方法，其特征在于，所述碰撞数据包括所述3轴低量程加速度传感器和3轴高量程加速度传...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗富强，
申请(专利权)人：深圳市宇恒互动科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44