【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种用于处理传感器数据的设备以及方法。本专利技术还涉及一种具有这种用于处理传感器数据的设备的传感器系统。
技术介绍
1、最近，越来越多地有借助技术部件来检测、监控、记录和分析评价人类活动例如体育运动的愿望。例如，可以记录体育运动动的持续时间和强度，以便能够为用户实现关于其锻炼状态的概览。此外，例如借助现代传感装置也能够监控身体运动的实施，以便必要时向用户指出在实施时的错误或者在正确实施时鼓励用户。
2、为此，可以对用户的活动借助一个或多个传感器来检测和分析评价。
3、例如文献de 10 2012 216 747 a1描述了一种用于确定生物的身体部分的运动的方法和设备。在这里提出，通过传感技术检测身体部分的运动并将其与对比数据进行比较。
技术实现思路
1、本专利技术提出一种用于处理传感器数据的设备和方法以及一种传感器系统。
2、根据本专利技术，提出一种用于处理传感器数据的设备，所述设备具有输入装置、图生成器和处理装置。该输入装置设计为用于从至少一个传感器接收传感器数据。这些传感器数据在这种情况下作为传感器数据时间序列被提供，其中，这些传感器数据在离散的时间点被检测。图生成器设计为用于创建图。图的节点在此包括所接收的传感器数据。处理装置设计为用于在使用图神经网络(英语：graph neural network，gnn)的情况下处理所述图。以这种方式，处理装置可以探测活动，尤其是人的活动。
3、此外提出一种传感器系统，具有至少
4、最后提出一种用于处理传感器数据的方法，所述方法具有用于从至少一个传感器接收传感器数据的步骤。这些传感器数据在这种情况下作为在离散时间点的传感器数据的时间序列被接收。该方法还包括用于创建图的步骤。在这种情况下，图的节点分别包括至少一个传感器的传感器数据。最后，该方法还包括用于处理图的步骤。在这种情况下，图的处理在使用图神经网络的情况下进行。以这种方式可以探测活动，尤其是人的活动。
5、为了探测活动，尤其是人的活动，可以通过传感技术监控和检测与要探测的活动相关的特性。随后必须以合适的方式度检测到的传感器数据进行分析评价，以便能够推断出待探测的活动的可能的探测。除了用于分析评价传感器数据的传统方案外，已经存在使用所谓的卷积神经网络(convolutional neural network，cnn或convnet)的个别方案。由于在借助传感器监控人的活动时的数据结构，对传感器数据的跟踪和以后借助这样的cnn进行的处理都需要相对较大的开销。
6、因此，本专利技术的构思是，考虑这种认知并且将图神经网络(英语：graph neuralnetwork，gnn)替代传统的cnn用于处理和分析评价传感器数据,用于监控活动，尤其是人的活动。此类gnn能够将数据元素例如传感器数据作为图或网络的节点进行处理。在这样的图的节点中，在这种情况下可以分别设置有在离散时间点的传感器数据或离散时间点的序列的传感器数据。如果对于一个时间点存在例如来自多个传感器的多个传感器数据，则可以将这些传感器数据作为向量来提供。如果在一个节点上配属有多个彼此相继的时间点的传感器数据，则这例如可以以矩阵结构的形式进行。
7、边，即各个节点之间的连线，在这种情况下根据图的构型方式而定例如可以代表各个节点中的传感器数据之间的时间上的关联，或者必要时也可以列出其他特性，例如各个节点中的传感器数据的相似性或偏差。
8、通过将传感器数据转换为图结构并且然后借助gnn对这个图进行分析评价，能够因此实现非常高效和精准的传感器数据分析评价。尤其通过根据本专利技术使用图神经网络而能够与通常使用cnn相反地提高效率并且因此也提高精度。
9、根据一种实施方式，图的每个节点分别包括预确定数量的彼此相继时间点的传感器数据。例如，可以将预给定数量的彼此相继时间点的传感器数据和/或以一个预给定的时间窗口的传感器数据配属给一个节点。对于各个节点而言，在此可以分别逐渐提升要观察的时间窗口或传感器数据的起始时间点，使得通过该图能够反映传感器数据的一个相应时间段。
10、根据一个实施方式，处理装置设计为用于，在使用预限定的第一依赖矩阵的情况下处理所述图。该第一依赖矩阵例如可以表征图中的每两个节点之间的相似性。例如，通过这样的依赖矩阵的相应的数据元素可以分别列出节点的相应时间点之间的传感器数据变化。这样的依赖矩阵中的不同于零的值因此相当于两个节点之间的相应加权的边。
11、根据一种实施方式，每个节点分别包括一个离散时间点的传感器数据。在这种情况下，图包括预给定数量的节点，其中，各个节点中的传感器数据配属给彼此相继的时间点。换句话说，通过一个这样的图映射一个预给定的时间窗口的传感器数据。在连续监控传感器数据的过程中，时间窗口可以在时间上逐渐向前推进。以这种方式可以通过gnn分别分析评价相应的时间窗口的传感器数据。
12、根据一个实施方式，处理装置设计为用于在使用预限定的第二依赖矩阵的情况下处理所述图。第二依赖矩阵在此列出图的节点之间的边。尤其可以通过第二依赖矩阵列出包含在各个节点中的传感器数据之间的时间上的关联。因此，第二依赖矩阵例如可以列出在时间上相邻的节点之间的边。
13、根据一种实施方式，用于处理传感器数据的设备包括变换装置。变换装置设计为用于针对图的节点实施传感器数据的时频变换。图的节点随后分别包括经变换的传感器数据。在这种情况下，例如可以通过将经变换的传感器数据限制在预给定的频率范围内来进行数据减少。
14、根据一种实施方式，时频变换包括小波变换。为了数据减少，在此可以在节点中分别仅设置最大为预确定的极限频率的频率分量。
15、根据一种实施方式，用于处理传感器数据的设备包括预处理装置。该预处理装置可以设计为用于对接收到的传感器数据实施滤波和/或预处理。例如，预处理装置可以包括带通滤波器或陷波滤波器。通过对传感器数据进行合适的预处理或滤波必要时可以附加地改善后面对活动、尤其是人的活动的探测。
16、提供传感器数据的传感器原则上可以涉及任意适合用于检测特性以便监控活动、尤其是人的活动的传感器。例如，传感器可以包括速度传感器、加速度传感器、磁场传感器、压力传感器、陀螺仪和/或任意其他适合的传感器。
17、上述的构型和扩展方案可以任意相互组合，只要有意义。本专利技术的另外的构型、扩展和实现还包括对先前或下面与实施例相关地描述的本专利技术特征的未明确提到的组合。尤其是，本领域技术人员还可以添加个别方面作为对本专利技术的各个基本形式的改善或补充。
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1.一种用于处理传感器数据的设备(1)，所述设备具有：
2.根据权利要求1所述的设备(10)，其中，图的每个节点(Ki)分别包括预确定数量的彼此相继时间点的传感器数据。
3.根据权利要求2所述的设备(10)，其中，所述处理装置(13)设计为用于，在使用预限定的第一依赖矩阵(A1)的情况下处理所述图，其中，所述第一依赖矩阵(A1)列出所述图中的每两个节点(Ki)之间的相似性。
4.根据权利要求1所述的设备(10)，其中，每个节点(Ki)分别包括一个时间点的传感器数据，并且所述图包括预确定数量的节点(Ki)，所述节点具有彼此相继的时间点的传感器数据。
5.根据权利要求4所述的设备(10)，其中，所述处理装置(13)设计为用于，在使用预限定的第二依赖矩阵(A2)的情况下处理所述图，其中，所述第二依赖矩阵(A2)列出所述图中的节点之间的边。
6.根据前述权利要求1至5中任一项所述的设备(10)，所述设备具有变换装置(14)，所述变换装置设计为用于，针对所述图的节点(Ki)实施传感器数据的时频变换，其中，所述节点(Ki)分别包括经
7.根据权利要求6所述的设备(10)，其中，所述时频变换包括小波变换，并且所述节点分别仅包括最大为预确定的极限频率的频率分量。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的设备(10)，所述设备具有预处理装置(15)，所述预处理装置设计为用于，对所述接收到的传感器数据实施滤波和/或预处理。
9.一种传感器系统(1)，所述传感器系统具有：
10.一种用于处理传感器数据的方法，所述方法具有步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种用于处理传感器数据的设备(1)，所述设备具有：
2.根据权利要求1所述的设备(10)，其中，图的每个节点(ki)分别包括预确定数量的彼此相继时间点的传感器数据。
3.根据权利要求2所述的设备(10)，其中，所述处理装置(13)设计为用于，在使用预限定的第一依赖矩阵(a1)的情况下处理所述图，其中，所述第一依赖矩阵(a1)列出所述图中的每两个节点(ki)之间的相似性。
4.根据权利要求1所述的设备(10)，其中，每个节点(ki)分别包括一个时间点的传感器数据，并且所述图包括预确定数量的节点(ki)，所述节点具有彼此相继的时间点的传感器数据。
5.根据权利要求4所述的设备(10)，其中，所述处理装置(13)设计为用于，在使用预限定的第二依赖矩阵(a2)的情况下处理...
【专利技术属性】
技术研发人员：C·威兰，V·潘克拉蒂乌斯，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：
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