基于三轴加速度传感器的人体动作识别研究
三轴加速度传感器原理应用及前景分析
三轴加速度传感器原理及应用 2012年09月09日 12:42来源：本站整理作者：胡哥我要评论(0) 三轴加速度传感器原理 MEMS换能器（Transducer）可分为传感器（Sensor）和致动器（Actuator）两类。其中传感器会接受外界的传递的物理性输入，通过感测器转换为电子信号，再最终转换为可用的信息，如加速度传感器、陀螺仪、压力传感器等。其主要感应方式是对一些微小的物理量的变化进行测量，如电阻值、电容值、应力、形变、位移等，再通过电压信号来表示这些变化量。致动器则接受来自控制器的电子信号指令，做出其要求的反应动作，如光敏开关、MEMS显示器等。 目前的加速度传感器有多种实现方式，主要可分为压电式、电容式及热感应式三种，这三种技术各有其优缺点。以电容式3轴加速度计的技术原理为例。电容式加速度计能够感测不同方向的加速度或振动等运动状况。其主要为利用硅的机械性质设计出的可移动机构，机构中主要包括两组硅梳齿（Silicon Fingers），一组固定，另一组随即运动物体移动；前者相当于固定的电极，后者的功能则是可移动电极。当可移动的梳齿产生了位移，就会随之产生与位移成比例电容值的改变。 当运动物体出现变速运动而产生加速度时，其内部的电极位置发生变化，就会反映到电容值的变化（ΔC），该电容差值会传送给一颗接口芯片（InteRFace Chip）并由其输出电压值。因此3轴加速度传感器必然包含一个单纯的机械性MEMS传感器和一枚ASIC接口芯片两部分，前者内部有成群移动的电子，主要测量XY及Z轴的区域，后者则将电容值的变化转换为电压输出。 文中所述的传感器和ASIC接口芯片两部分都可以采用CMOS制程来生产，而在目前的实际生产制造中，由于二者实现技术上的差异，这两部分大都会通过不同的加工流程来生产，再最终封装整合到一起成为系统单封装芯片（SiP）。封装形式可采用堆叠（Stacked）或并排（Side-by-Side）。 手持设备设计的关键之一是尺寸的小巧。目前ST采用先进LGA封装的加速度传感器的尺寸仅有3 X 5 X 1mm，十分适合便携式移动设备的应用。但考虑到用户对尺寸可能提出的进一步需求，加速度传感器的设计要实现更小的尺寸、更高的性能和更低的成本；其检测与混合讯号单元也会朝向晶圆级封装（WLP）发展。 下一代产品的设计永远是ST关注的要点。就加速度传感器的发展而言，单芯片结构自然是
基于MATLAB的人体姿态的检测课程设计
基于视频的人体姿态检测 一、设计目的和要求 1.根据已知要求分析视频监控中行人站立和躺卧姿态检测的处理流程，确定视频监中行人的检测设计的方法，画出流程图，编写实现程序，并进行调试，录制实验视频，验证检测方法的有效性，完成系统软件设计。 2.基本教学要求：每人一台计算机，计算安装matlab、visio等软件。 二、设计原理 图像分割中运动的运用（运动目标检测） 首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响，在HSV色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标。 噪声的影响，会使检测结果中出现一些本身背景的区域像素点被检测成运动区域，也可能是运动目标内的部分区域被漏检。另外，背景的扰动，如树枝、树叶的轻微摇动，会使这部分也被误判断为运动目标，为了消除这些影响，首先对上一步的检测结果用形态学的方法进行处理，在找出经过形态学处理的后的连通域，计算每个连通域中的面积，对于面积小于一定值的区域，将其抛弃，不看做是前景运动目标。 2.2bwlabel函数 用法：L = bwlabel(BW,n) [L,num] = bwlabel(BW,n)，这里num返回的就是BW中连通区域的个数。 返回一个和BW大小相同的L矩阵，包含了标记了BW中每个连通区域的类别标签，这些标签的值为1、2、num（连通区域的个数）。n的值为4或8，表示是按4连通寻找区域，还是8连通寻找，默认为8。 四连通或八连通是图像处理里的基本感念：8连通，是说一个像素，如果和其他像素在上、下、左、右、左上角、左下角、右上角或右下角连接着，则认为他们是联通的；4连通是指，如果像素的位置在其他像素相邻的上、下、左或右，则认为他们是连接着的，连通的，在左上角、左下角、右上角或右下角连接，则不认为他们连通。
完整版三轴数字加速度传感器ADXL345技术资料
概述： ADXL345是一款小而薄的超低功耗3轴加速度计，分辨率高（13位）,测量范围达±16g。数字输出数据为16位二进制补码格式，可通过SPI（3线或4线）或I2C数字接口访问。ADXL345非常适合移动设备应用。它可以在倾斜检测应用中测量静态重力加速度，还可以测量运动或冲击导致的动态加速度。其高分辨率（3.9mg/LSB），能够测量不到1.0。的倾斜角度变化。该器件提供多种特殊检测功能。 活动和非活动检测功能通过比较任意轴上的加速度与用户设置的阈值来检测有无运动发生。敲击检测功能 可以检测任意方向的单振和双振动作。自由落体检测功能可以检测器件是否正在掉落。这些功能可以独立 映射到两个中断输岀引脚中的一个。正在申请专利的集成式存储器管理系统采用一个32级先进先岀（FIFO）缓冲器，可用于存储数据，从而将主机处理器负荷降至最低，并降低整体系统功耗。低功耗模式支持基于运动的智能电源管理，从而以极低的功耗进行阈值感测和运动加速度测量。ADXL345采用3 mm X 5 mm x 1 mm，14引脚小型超薄塑料封装。 对比常用的飞思卡尔的MMZ7260三轴加速度传感器，ADXL345，具有测量精度高、可以通过SPI或I2C 直接和单片机通讯等优点。 特性： 超低功耗：VS= 2.5 V 时（典型值），测量模式下低至23uA， 待机模式下为0.1 g A功耗随带宽自动按比例变化 用户可选的分辨率10位固定分辨率全分辨率，分辨率随g范围提高而提高， ±16g时高达13位（在所有g范围内保持4 mg/LSB的比例系数） 正在申请专利的嵌入式存储器管理系统采用FIFO技术，可将主机处理器负荷 降至最低。单振/双振检测，活动/非活动监控，自由落体检测 电源电压范围：2.0 V 至3.6 V I / O电压范围：1.7 V至VS SPI （3线和4线）和I2C数字接口 灵活的中断模式，可映射到任一中断引脚 通过串行命令可选测量范围 通过串行命令可选带宽 宽温度范围（-40°C至+85 °C） 抗冲击能力：10,000 g 无铅/符合RoHS标准 小而薄：3 mn X 5 mm x 1 mm，LGA 封装 模组尺寸：23*18*11mm （高度含插针高度 应用： 机器人控制、运动检测 过程控制，电池供电系统 硬盘驱动器（HDD）保护，单电源数据采集系统 手机，医疗仪器，游戏和定点设备，工业仪器仪表，个人导航设备
三轴向高灵敏度加速度传感器
三轴向高灵敏度加速度传感器 便携式电子产品功能的增加推动了对数据驱动器存储的需求，设计人员正在寻找占用较小板卡空间的改进保护系统。飞思卡尔半导体率先推出业界第一款三轴向高灵敏度加速度传感器——MMA7260Q。MMA7260Q能在XYZ三个轴向上以极高的灵敏度读取低重力水平的坠落、倾斜、移动、放置、震动和摇摆，它是同类产品中的第一个单芯片三轴向加速器。 1 小巧的巨人 飞思卡尔自1980年第一个传感器问世以来，销售的传感器数量在去年已经突破了具有里程碑意义的4．5亿大关。飞思卡尔帮助客户开发产品，用以监控身边的大量产品和技术。 MEMS传感器是面向加速和压力传感器市场的支持技术。飞思卡尔将非常小的电子和机械组件包含在一个封装中，做成了MEMS传感器。这个封装还整合了集成电路(IC)。当MEMS感应、处理或控制周围环境时，它使系统的一部分能够进行信息处理。传感器适用于需要测量因倾斜、移动、定位、震动或摆动而产生的各种力，或者测量压力、高度、重量和水位的最终产品以及嵌入式系统。 飞思卡尔基于MEMS的压力传感器和加速传感器是汽车电子、保健监控设备、智能便携电子设备(如蜂窝电话、PDA、硬盘驱盘器、计算机外围设备和无线设备)等应用中的关键组件。使用MEMS传感器，您能够拥有更准确的血压监控设备；更精确的气象站气象测量；功能更高的呼吸器和反应更快、更强的游戏设备。 汽车设计人员和厂商在每辆汽车内的不同地方都要应用MEMS传感器。在加强汽车安全的应用中，加速传感器提供碰撞检测功能，并对前／侧气囊及其他汽车安全设备进行有效部署。在特殊的保健监控应用中，压力传感器为病人提供重要诊断。在蜂窝电话中，MEMS产品能用自然的手部运动(而不是推动按钮的方法)激活各种功能。 飞思卡尔开发的基于微机电系统(MEMS)的三轴向低重力加速计MMA7260Q，专门面向便携式消者电子产品。MMA7260Q的可选灵敏度允许在1．5 g、2 g、4 g和6 g的不同范围内进行设计。它的3μA睡眠模式、500μA低运行电流、1．0 ms的快速启动响应时间以及6 minx6 mm×1．45 mm的QFN小巧包装等其他特性，使围绕 MMA7260Q的设计活动轻松方便、经济高效。 MMA7260Q是一款单芯片设备，具有三轴向检测功能，使便携式设备能够智能地响应位置、方位和移动的变化。它的封装尺寸很小，只需较小的板卡空间，另外还提供快速启动和休眠模式。这些特性使MMA7260Q成为采用电池供电电子产品的理想之选，包括PDA、手机、3D游戏和数码相机等。 飞思卡尔能提供1．5~250 g的一系列加速传感器产品，使用在从高度敏感的地震监测到强劲的碰撞检测等应用中。 在三星电子最近发布的两款最新数字音频播放器(YH_J70和YP_T8)中，采用了这种传感器。YH_J70采用这种传感器，实现了通过倾斜和自由下落检测来滚动菜单的功能。在YP_T8闪存式多媒体播放器中，通过传感器的倾斜检测实现了游戏功能。 2 全方位感知 由于MMA7260Q传感器能在三个轴向上灵敏地准确测量到低重力水平的坠落、倾斜、移动、放置、震动和摇摆，各个行业的设计工程师都能得以致用。
动作识别与行为理解综述
_________________________ 基金项目: 国家自然科学基金资助项目(60673189) 收稿日期: 2008-11-28 改回日期:2008-12-03 第一作者简介: 1940.现为普适计算教育部重点实验室，清华大学计算机系人机交互与媒体集成研究所教授，博士生导师。 目前他的主要研究领域为计算机视觉，人机交互，普适计算计算技术。IEEE 高级会员，CCF 会员。 动作识别与行为理解综述 徐光祐 曹媛媛 普适计算教育部重点实验室 清华大学计算机科学与技术系 北京，100084） 摘 要 随着“以人为中心计算”的兴起和生活中不断涌现的新应用，动作识别和行为理解逐渐成为计算机视觉领域的研究热点。本文主要从视觉处理的角度分析了动作识别和行为理解的研究现状，从行为的定义和表示、运动特征的提取和动作表示以及行为理解的推理方法三个方面对目前的工作做了分析和比较。并且指出了目前这些工作面临的难题和今后的研究方向。 关键词 以人为中心 动作识别 行为理解 中图法分类号：TP391 文献标识码：A Action Recognition and Activity Understanding: A Review XU Guangyou, CAO Yuanyuan (Key Lab of Pervasive Computing, Ministry of Education, Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China) Abstract As the “Human-centered computing ” is getting more and more popular and novel applications are coming up, action recognition and activity understanding are attracting researcher s’ attention in the field of computer vision. In this paper, we give a review of the state in art of work on action and activity analysis, but focus on three parts: Definition of activity, low-level motion features extraction and action representation, and reasoning method for activity understanding. Furthermore, open problems for future research and potential directions are discussed. Keywords human-centered computing, action recognition, activity understanding 引言 计算正渗透和影响到人们生活的各个方面，根据传感器数据来识别和理解人的动作和行为就成为未来”以人为中心的计算”(Human-centered computing)中的关键[1]。其中基于视觉的动作识别和行为理解尤为重要。因为在人之间的人际（interpersonal ）交互过程中，视觉是最重要的信息。视觉可以帮助人们迅速获得一些关键特征和事实，如对方的表情、手势、体态和关注点等，这些视觉线索综合起来反映了对方的态度，潜在意图和情绪等信息。未来人机交互和监控中，机器要感知人的 意图很大程度上就需要依靠视觉系统。此外，视觉传感器体积小、被动性和非接触式的特点，使得视觉传感器和视觉信息系统具备了无所不在的前提。近年来，在对计算机视觉提出的层出不穷的新要求中，行为理解是一个具有挑战性的新课题，在诸如智能家居，老年人看护，智能会议室等应用中都起着至关重要的作用。它要解决的问题是根据来自传感器（摄像机）的原始图像（包括图像序列）数据，通过视觉信息的处理和分析，识别人体的动作，并在上下镜(context)信息的指导下，理解人体动作的目的、所传递的语义信息。行为理解作为近几年开始兴起的研究，正在逐渐获得越来越多的关注。 人体检测、定位以及人体的重要部分（头部，
基于骨骼数据的人体行为识别分析
基于骨骼数据的人体行为识别 摘要 人体动作姿态识别是计算机视觉研究领域中最具挑战的研究方向，是当前的研究热点。对人体动作姿态进行自动识别将带来一种全新的交互方式，通过身体语言即人体的姿态和动作来传达用户的意思，如在机场、工厂等喧闹的环境下，采用手势、动作姿态识别等人机交互技术能够提供比语音识别更加准确的信息输入。总之，在智能监控、虚拟现实、感知用户接口以及基于内容的视频检索等领域，人体动作姿态的识别均具有广泛的应用前景。该文首先简单介绍了人体动作姿态序列的分割，然后对人体动作姿态识别的方法进行了分类介绍，并对一些典型的算法的研究进展情况及其优缺点进行了重点介绍。 关键词：人体动作姿态识别; 人工智能; 隐马尔可夫模型; 动态贝叶斯网络; 模板匹配前言 人体姿态识别是计算机视觉的一个重要研究方向，它最终目的是输出人的整体或者局部肢体的结构参数，如人体轮廓、头部的位置与朝向、人体关节点的位置或者部位类别。姿态识别的研究方法应该说，几乎涵盖了计算机视觉领域所有理论与技术，像模式识别、机器学习、人工智能、图像图形、统计学等。到目前为止，已经有众多识别方法被提出，并且也取得了许多重要的阶段性的研究成果，但是以往的方法都是基于普通光学图像，比如常见的RGB 图像，这类图像容易受光照、阴影等外界变化的影响，尤其在环境黑暗的情况下无法来识别人体姿态，并且由于人体关节自由度大，及人的体型、着装较大差异性，常导致姿态识别系统识别率低。尽管有研究者利用多个摄像机获取采集的图像来获取人体深度信息以克服以上问题[1]，但是该类方法恢复的深度信息不是唯一的，而且计算量非常大，尤其是这种方法要求事先用人工对传感设备进行标定，而在选取场景中的标定物时，往往又会遇到实际环境操作困难的问题。 随着光电技术的快速发展，深度传感设备的成本逐渐降低，人们获取深图像的途径及方法也越来越多。该方向的研究也逐渐成为计算机视觉领域的研究趋势。具体原因包括：一方面，深度传感设备不仅操作简单，并且极大简化了普通摄像机的标定过程；另一方面，得到的深度图像由于直接包含了人体的深度信息，能够有效的克服普通光学图像遇到的上述问题。到目前为止，较有影响力的基于该类图像的人体姿态识别算法，应该是 Shotton 等人利用一种深度传感器 Kinect 来实时捕捉人体运动的算法，该算法虽然能够满足人们对识别系统实时性的要求，但其对硬件要求特别高，并且不适合低分辨率图像中的人体关节点提取，容易导致人体骨架扭曲。下文将具体陈述人体运动分析的主要用途和前人在不同时期对这些难题的处理办法。 主题 基于计算机视觉的人体运动分析不仅在智能监控、人机交互、虚拟现实和基于内容的视频检索等方面有着广泛的应用前景，更是成为了未来研究的前瞻性方向之一。Gavrila 总结了它的一些主要应用领域[2,3,4]，下面据此对其典型应用做出进一步的介绍。 智能监控(Smart Surveillance) 所谓“智能监控”是指监控系统能够监视一定场景中人的活动，并对其行为行分析和识别，跟踪其中的可疑行为(例如在一些重要地点经常徘徊或者人流密集的场合下突发的人群拥挤等状况)从而采取相应的报警措施。智能监控系统应用最多的场合来自于那些对安全
三轴加速度传感器MMA7260
MMA7260 三轴加速度传感器使用手册 一、MMA7260QT的简介 MMA7260QT低成本微型电容式加速度传感器,采用了信号调理、单极低通滤波器和温度补偿技术，并且提供4个量程可选，用户可在4个灵敏度中的选择。该器件带有低通滤波并已做零g补偿。本产品还提供休眠模式，因而是电池充电的手持设备产品的理想之选。 二、特性： (1) 可选灵敏度(1.5g/2g/4g/6g) (2) 低功耗：500 μA (3) 休眠模式： 3 μA (4) 低压运行：2.2 V - 3.6 V (5) 6mm x 6mm x 1.45 mm的无引线四方扁平 (QFN) 封装； (6) 高灵敏度(800 mV/g @ 1.5g) (7) 快速开启 (8) 低通滤波器具备内部信号调理 (9) 设计稳定、防震能力强 (10) 无铅焊接 (11) 环保封装 (12) 成本低 三、典型应用: 三轴加速度传感器是一种可以对物体运动过程中的加速度进行测量的电子设备，典型互动应用中的加速度传感器可以用来对物体的姿态或者运动方向进行检测，比 如其中WII和iPhone中的经典应用。Nokia最新推出的手机N95利用内置的加速度传感器，让用户可以通过机身的摆动进行各种操作，包括主菜单操 作、图片浏览、切歌操作甚至进行游戏的控制等，非常全面，甚至超越了苹果 iPhone的动作感应功能的应用范畴。 基于Freescale公司MMA7260的这个三轴加速度传感器，对于普通的互动应用来讲应该是一个不错的选择， 可以用于摩托车和汽车防盗报警器，遥控航模，游戏手柄，跌倒探测，硬盘冲击保护，倾斜角度测量，电梯安全监控等需要测试加速度的地方。
固定场景下的人体姿态识别
2018.11收稿日期：2018-08-15 当前人工智能技术的热点,固定情景下对于人体姿态识别具有十分重要的研究意义,对于我国实现现代化建设具有一定的推动作用,因此加强技术分析研判就显得十分重要。早在上世纪70年代,我国已经开始了对人体行为分析方面的研究,这些研究对于我国人工智能的发展有了较强的推动作用,在特定情景下或者说在比较标准的场景中分析较为简单的姿态和动作已经成为了可能,但这些工作的开展大多停留在理论的层次,并没有付诸实践,要想将这些分析技术真正应用到实际场景中仍然需要大量的实验进行探索。 1人体姿态识别 人体姿态识别主要在于研究描述人体姿态以及预测人体行为,其识别过程是指,在指定图像或视屏中,根据人体中关节点位置的变化,识别人体动作的过程。人体姿态识别的算法主要分为两类,一是基于深度图的算法,另一类直接基于RGB图像的算法。深度图是指由相机拍摄的图片,其每个像素值代表的是物体到相机XY平面的距离。这种算法的应用容易因采集设备的要求而受限,但基于RGB图像的算法直接通过对红、绿、蓝3个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到的颜色进行识别,不会受到其他因素的干扰限制,因此更具有发展前景,同时也取得了不少成果。目前,即使是在较为复杂的、某种固定的场景中,基于RGB图像的人体姿态估计算法相较于基于深度图的人体姿态估计算法也能达到很好的识别效果。无论是深度图技术还是RGB图像技术,都是通过计算机强大的运算能力进行人体姿态的动作预算,通过这样的方式能够一定程度地实现人工图像的监测,并且能够为人工智能的普及奠定良好的基础。随着我国社会水平的不断提升,人们对于社会生活的质量要求也在不断增加,因此在实际的生活过程中视频监控已经成为人们不可或缺的一种安全措施,基于视频分析的技术要求也越来越高。例如在智能家装,医疗领域及运动分析等行业中都得到了较为广泛的应用,固态场景下的人体姿态识别在各领域起到的作用显而易见。特别是近年来,我国安保工作的加强,对于大城市人口密集流动以及犯罪分子的甄别等都有较强需求。 2人体姿态识别的实现 人体姿态是被主要分为基于计算机视角的识别和基于运动捕获技术的识别。基于计算机视觉的识别主要通过各种特征信息来对人体姿态动作进行识别,比如视频图像序列、人体轮廓、多视角等。基于计算机视觉的识别可以比较容易获取人体运动的轨迹、轮廓等信息,但没有办法具体实现表达人体的运动细节,以及容易存在因遮挡而识别错误等问题。基于运动捕获技术的人体姿态识别,则是通过定位人体的关节点、储存关节点运动数据信息来识别人体运动轨道。相较于计算机视角的人体姿态识别,基于运动捕获技术的人体姿态识别可以更好地反应人体姿态信息,也可以更好地处理和记录运动细节,不会因为物体颜色或被遮挡而影响运动轨道的识别。技术的革新对人体姿态的分析捕捉有较强的辅助作用,并且能够更好地展现动作的细节,对于专业人士进行动作分析的痕迹管理有较高的参考价值。通过良好的运动前景预算能够,在各种计算方法中做出合理的预测,并且在各种环境中的适应能力也能够得到一定程度的加强。由于未来的监控实现的方向是在全领域的视频监控,因此对于用户的特定化要求也应该及时进行技术革新,用户对于技术的需求就是技术革新的发展方向, 固定场景下的人体姿态识别 赵一秾 （辽宁科技大学，辽宁鞍山114000） 摘要:近年来，随着信息技术的发展和智能科技的普及，全球科技变革正在进一步推进，云计算、物联网、大数据和人工智能等技术也在飞速发展，其中，人体姿态识别技术已开始在计算机视觉相关领域中广泛应用。就固定场景下的人体姿态识别做出研究分析。 关键词:人体姿态识别；云计算；人工智能 150
三轴加速度传感器的步态识别系统==
三轴加速度传感器的步态识别系统 近年来随着微机电系统的发展，加速度传感器已经广泛应用于各个领域并拥有良好的发展前景。例如在智能家居、手势识别、步态识别、跌倒检测等领域，都可以通过加速度传感器实时获得行为数据从而判断出用户的行为情况。 目前许多智能手机都内置多种传感器，通过预装软件就能够获得较精确的原始数据。本文提出一种基于三轴加速度传感器，用智能手机采集用户数据，对数据进行处理及特征提取获得特征矩阵并分类识别的方法，有效地识别了站立、走、跑、跳四种动作。 人体动作识别处理过程主要包含数据采集、预处理、特征提取和分类器识别数据采集数据采集和发送模块安装在用户端，另一个数据接收模块接在电脑终端上。 由于我们制作的采集模块很轻、很小，所以方便佩戴。当用户运动时，三轴加速度传感器会将据采集并通过无线方式发送给电脑接收模块，再通过电脑上的软件部分对采集到的数据进行分析处理，将结果输出，显示用户的实时状态。 本文使用的加速度传感器数据来自于共计６０个样本。传感器统一佩戴于腰间。本文选取了其中一位采集者的数据用于主要分析研究，其余两位采集者的数据则用于验证由第一位采集者数据研究所得的结论，这样的做法既减小了数据处理的繁杂又能保证最终结果的准确性。预处理应用程序设置的采集时间间隔为０．１ｓ，对每一个动作的采集时间为２５ｓ。考虑到用户在采集数据一开始与将要结束时的动作
不平稳可能对数据带来较大影响，前２ｓ２ｓ采集的数据将被舍弃不予分析。因原始加速度信号一般都含有噪声，为了提高数据分析结果的准确性，通常在原始加速度信号进行特征提取前对其进行去躁、归一化、加窗等预处理。通过加窗处理，不仅规整了加速度信号的长度，而且方便研究人员按照需要选择适宜的信号长度，这样有利于后续的特征提取。 许多研究人员使所示。研究人员采集的加速度传感器信号由于采集者的动作力度不同造成加速度信号的幅度差异较大，这会对之后的分类识别造成负面影响，归一化技术可以调整加速度信号的幅度，按照一定的归一化算法可以使加速度信号的幅度限定在某一数值范围内，文献[２]在识别跑、站立、跳和走路这四种动作时对四种动作的加速度信号进行了归一化；文献[３]在进行手势识别时对手势动作的加速度信号进行了归一化处理。特征提取特征提取和选择模块的作用在于从加速度信号中提取出那些表征人体行为的特征向量，处于预处理模块和分类器模块之间，是人体行为识别过程中的一个重要环节，直接影响分类识别的效果。特征的提取方法具有多样性，对于不同的识别目的，研究人员会提取不同的特征，例如为了识别分类站立和跑步，研究人员通常会选取方差和标准差这类能够反映加速度信号变化大小的特征，而为了识别分类走路和跑步，研究人员通常会选取能量和均值这类能够反映加速度信号大小的特征。使用不同的特征表征行为会对分类识别效果产生不同的影响，因此寻找更加有效的特征一直是研宄人员关注的一个课题。通过查阅大量的文献，大致可以把加速度信
加速度传感器原理与应用简介
加速度传感器原理与应用简介 1、什么是加速度传感器 加速度传感器是一种能够测量加速力的电子设备。加速力就是当物体在加速过程中作用在物体上的力，就好比地球引力，也就是重力。加速力可以是个常量，比如g，也可以是变量。 加速度计有两种：一种是角加速度计，是由陀螺仪（角速度传感器）的改进的。另一种就是线加速度计。 2、加速度传感器一般用在哪里 通过测量由于重力引起的加速度，你可以计算出设备相对于水平面的倾斜角度。通过分析动态加速度，你可以分析出设备移动的方式。但是刚开始的时候，你会发现光测量倾角和加速度好像不是很有用。但是，现在工程师们已经想出了很多方法获得更多的有用的信息。 加速度传感器可以帮助你的机器人了解它现在身处的环境。是在爬山？还是在走下坡，摔倒了没有？或者对于飞行类的机器人来说，对于控制姿态也是至关重要的。更要确保的是，你的机器人没有带着炸弹自己前往人群密集处。一个好的程序员能够使用加速度传感器来回答所有上述问题。加速度传感器甚至可以用来分析发动机的振动。 目前最新IBM Thinkpad手提电脑里就内置了加速度传感器，能够动态的监测出笔记本在使用中的振动，并根据这些振动数据，系统会智能的选择关闭硬盘还是让其继续运行，这样可以最大程度的保护由于振动，比如颠簸的工作环境，或者不小心摔了电脑做造成的硬盘损害，最大程度的保护里面的数据。另外一个用处就是目前用的数码相机和摄像机里，也有加速度传感器，用来检测拍摄时候的手部的振动，并根据这些振动，自动调节相机的聚焦。 概括起来，加速度传感器可应用在控制，手柄振动和摇晃，仪器仪表，汽车制动启动检测，地震检测，报警系统，玩具，结构物、环境监视，工程测振、地质勘探、铁路、桥梁、大坝的振动测试与分析；鼠标，高层建筑结构动态特性和安全保卫振动侦察上。 3、加速度传感器是如何工作的 线加速度计的原理是惯性原理，也就是力的平衡，A（加速度）=F（惯性力）/M（质量）我们只需要测量F就可以了。怎么测量F？用电磁力去平衡这个力就可以了。就可以得到F 对应于电流的关系。只需要用实验去标定这个比例系数就行了。当然中间的信号传输、放大、滤波就是电路的事了。 现代科技要求加速度传感器廉价、性能优越、易于大批量生产。在诸如军工、空间系统、科学测量等领域，需要使用体积小、重量轻、性能稳定的加速度传感器。以传统加工方法制造的加速度传感器难以全面满足这些要求。于是应用新兴的微机械加工技术制作的微加速度传感器应运而生。这种传感器体积小、重量轻、功耗小、启动快、成本低、可靠性高、易于实现数字化和智能化。而且，由于微机械结构制作精确、重复性好、易于集成化、适于大批量生产，它的性能价格比很高。可以预见在不久的将来，它将在加速度传感器市场中占主导地位。 微加速度传感器有压阻式、压电式、电容式等形式。 ·压电式 压电式传感器是利用弹簧质量系统原理。敏感芯体质量受振动加速度作用后产生一个与加速度成正比的力，压电材料受此力作用后沿其表面形成与这一力成正比的电荷信号。压电式加速度传感器具有动态范围大、频率范围宽、坚固耐用、受外界干扰小以及压电材料受力自产生电荷信号不需要任何外界电源等特点，是被最为广泛使用的振动测量传感器。虽然压
基于视频序列的人体动作识别
密级：学校代码：10075 分类号：学号：20081194 工学硕士学位论文 基于视频序列的人体动作识别 学位申请人：刘涛 指导教师：张欣教授 学位类别：工学硕士 学科专业：电路与系统 授予单位：河北大学 答辩日期：二○一三年六月
Classified Index: CODE: 10075 U.D.C.: NO: 20081194 A Dissertation for the Degree of Master Human Action Recognition Based on Video Sequences Candidate：Liu Tao Supervisor：Prof. Zhang Xin Academic Degree Applied for：Master of Engineering Specialty：Circuits and Systems University：Hebei University Date of Oral Examination：June, 2013
河北大学 学位论文独创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得河北大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了致谢。 作者签名：日期：年月日 学位论文使用授权声明 本人完全了解河北大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 本学位论文属于 1、保密□，在年月日解密后适用本授权声明。 2、不保密□。 （请在以上相应方格内打“√”）
人体行为识别技术
人体行为识别技术 在计算机视觉领域中，人体运动行为识别是一个被广泛关注的热点问题，在智能监控、机器人、人机交互、虚拟现实，智能家居，智能安防，运动员辅助训练等方面有巨大应用价值。行为识别问题一般遵从如下基本过程：数据图像预处理，运动人体检测、运动特征提取、特征训练与分类、行为识别。着重从这几方面逐一回顾了近年来人体行为识别的发展现状和常有方法。并对当前该研究方向上待解决的问题和未来趋势做了分析。行为理解可以简单地认为是时变数据的分类问题，即将测试序列与预先标定的代表典型行为的参考序列进行匹配。通过对大量行为理解研究文献的整理发现：人行为理解研究一般遵从特征提取与运动表征、行为识别、高层行为与场景理解等几个基本过程。 特征提取与运动表征是在对目标检测、分类和跟踪等底层和中层处理的基础上，从目标的运动信息中提取目标图像特征并用来表征目标运动状态；行为识别则是将输入序列中提取的运动特征与参考序列进行匹配，判断当前的动作处于哪种行为模型；高层行为与场景理解是结合行为发生的场景信息和相关领域知识，识别复杂行为，实现对事件和场景的理解。【2】 1、行为识别的应用 从应用领域的分类来讲，可以将人体运动分析的应用分成如下几个领域： ①智能监控 这里所指的“智能”包含两个方面的含义。一种“智能”是指系统能够在一定的场景中检测是否有人的出现(如通过检测人脸的方法)防止只是简单的通过运动目标检测所造成的错误报警(例如因为动物活动或者刮风摇动树枝等等而造成误报)。另外一种“智能”是指系统能够监视一定场所中人的活动，并对其行为进行分析和识别，跟踪可疑行为(如经常在重要地点徘徊等等行为)从而采取相应的报警措施。通常把报警系统设置于银行、机场、车站、码头、超市、办公大楼、住宅小区等地，以实现对这些场所的智能监控。 ②虚拟现实 跟踪现实世界人的姿态，从而创建一个虚拟的仿真场景，实现人与这个虚拟世界的交互。该领域的具体应用涉及视频游戏、虚拟摄影棚、计算机动画等方面。 ③高级用户接口 指可以通过对用户手势的识别来代替传统的鼠标和键盘输入，从而实现人与计算机之间的智能交互。此外，通过对手势语言的理解，还可以进行聋人与计算机之间的手语交流。 ④运动分析 人体运动分析可以运用于基于内容的视频检索领域。例如可以检索在运动会上单杠比赛中运动员的杠上动作。这样可以节省用户大量的查询视频资料的时间和精力。另外一种应用是用于各种体育项目中，提取运动员的各项技术参数(如关节位置、角度和角速度，等等)，通过分析这些信息，可以为运动员的训练提
人体姿态捕捉方法综述
人体姿态捕捉方法综述 XXX （大连理工大学软件学院，辽宁大连116600） 摘要：人体姿态捕捉技术在人机交互和虚拟现实等领域的重要性日益突出，为了满足人们对于高精确度、高效率的动作捕捉技术的需求，科学家从各个方面进行了创新性的尝试。文章介绍了动作捕捉技术发展历史，并给出了其概念和基本组成；并阐述了目前国内外发展现状；其次详细地对主流方案进行优缺点分析；然后结合现实，给出了常见应用领域；最后对动作捕捉技术面临难题进行总结并介绍了发展趋势。 关键词：动作捕捉；虚拟技术；人机交互；算法 Overview of Human gesture capture XXX （Dalian university of technology College of Software，Liaoning Dalian 116600）Abstract：The human body gesture capture technology in human-computer interaction and virtual reality and other areas of importance is day by day prominent, in order to meet people for high accuracy, high efficiency of motion capture technology needs, scientists from all aspects of innovative attempt. This paper introduces the motion capture technology development history, and gives the concept and basic composition; And expounds the current situation of the development at home and abroad; Secondly detail schemes to mainstream advantages and disadvantages analysis; And then combining with reality, gives the common application fields; Finally, the motion capture technology difficulties was summarized and introduced the development trend. Key words: Motion capture ；Virtual technology；Human-computer interaction；Algorithm
三轴数字加速度传感器ADXL技术资料
概述: ADXL345是一款小而薄的超低功耗3轴加速度计，分辨率高（13位）,测量范围达土16g。数字输出数据为16位二进制补码格式，可通过SPI（3线或4线）或I2C数字接口访问。ADXL345非常适合移动设备应用。它可以在倾斜检测应用中测量静态重力加速度，还可以测量运动或冲击导致的动态加速度。其高分辨率（3.9mg/LSB），能够测量不到1.0。的倾斜角度变化。该器件提供多种特殊检测功能。 活动和非活动检测功能通过比较任意轴上的加速度与用户设置的阈值来检测有无运动发生。敲击检测功能 可以检测任意方向的单振和双振动作。自由落体检测功能可以检测器件是否正在掉落。这些功能可以独立 映射到两个中断输岀引脚中的一个。正在申请专利的集成式存储器管理系统采用一个32级先进先岀（FIFO）缓冲器，可用于存储数据，从而将主机处理器负荷降至最低，并降低整体系统功耗。低功耗模式支持基于运动的智能电源管理，从而以极低的功耗进行阈值感测和运动加速度测量。ADXL345采用3 mm X 5 mm X 1 mm，14引脚小型超薄塑料圭寸装。 对比常用的飞思卡尔的MMZ7260三轴加速度传感器，ADXL345，具有测量精度高、可以通过SPI或I2C 直接和单片机通讯等优点。 特性： 超低功耗：VS= 2.5 V时（典型值），测量模式下低至23uA，待机模式下为0.1卩A功耗随带宽自动按比 例变化用户可选的分辨率10位固定分辨率全分辨率，分辨率随g范围提高而提高， ±16g时高达13位（在所有g范围内保持4 mg/LSB的比例系数）正在申请专利的嵌入式存储器管理系统采用FIFO技术，可将主机处理器负荷降至最低。单振/双振检测，活动/非活动监控，自由落体检测电源电压范围：2.0 V至3.6 V I / O电压范围：1.7 V至VS SPI （3线和4线）和I2C数字接口灵活的中断模式，可映射到任一中断引脚通过串行命令可选测量范围通过串行命令可选带宽宽温度范围（-40° C至+85 °C）抗冲击能力：10,000 g无铅/符合RoHS标准小而薄: 3 mn X 5 mm X 1 mm，LGA 封装 模组尺寸：23*18*11mm （高度含插针高度 应用： 机器人控制、运动检测过程控制，电池供电系统硬盘驱动器（HDD）保护，单电源数据采集系统手机，医疗 仪器，游戏和定点设备，工业仪器仪表，个人导航设备 电路功能与优势 ADXL345是一款小巧纤薄的低功耗三轴加速度计，可以对高达±16 g的加速度进行高分辨率（13位）测量。数字输岀数据为16位二进制补码格式，可通过SPI （3线或4线）或者I2C数字接口访问。 ADXL345非常适合移动设备应用。它可以在倾斜检测应用中测量静态重力加速度，还可以测量运动或冲 击导致的动态加速度。它具有高分辨率（4 mg/LSB ），能够测量约0.25。的倾角变化。使用ADXL345等数字输出加速度计时，无需进行模数转换，从而可以节省系统成本和电路板面积。此外，ADXL345内置 多种功能。活动/非活动检测、单击/双击检测以及自由落体检测均在内部完成，无需主机处理器执行任何
自然的人体动作识别
自然的人体动作识别 黄飞跃徐光祐 清华大学计算机科学与技术系，普适计算教育部重点实验室，北京，100084 摘 要：人体动作识别是计算机视觉的一个重要研究课题。目前大多数动作识别的研究都 假设是在特定受限的场景下，即特定的视角、位置、对象、背景和光照条件下工作。其中， 尤以要求特定的视角和位置对实际应用的限制最为严重。本文致力于研究能处理视角和位 置变化并可用于非特定对象的人体动作识别方法。我们把它称为自然的人体动作识别方法。 为此我们提出了"包容形状"的人体表示，这种表示不受视角、位置的变化影响，充分利用了 两个正交摄像机拍摄的轮廓信息以去除由人的身体旋转引起的影响。利用包容形状，我们 取得了非特定人、任意视角下的自然人体动作识别较好的实验结果。同时我们也介绍了该 识别方法在实际智能家居——老人看护系统中的应用。 关键词：自然动作识别；包容形状 1．引言 人体动作识别是计算机视觉里一个活跃的研究方向，有不少综述，力图把以前的相关研究方法进行总结和分类，比如[1], [2], [3], [4]。至今为止，关于动作识别的大多数研究工作都是在特定受限的场景下展开，比如特定的视角、动作人、背景和光照。在这之中，尤以视角和位置的限制最为突出。我们认为要实现自然场景下的动作识别，就必须消除应用条件中的这些限制。为此，我们在这篇论文中，重点研究了动作识别中与视角和位置无关的体态表示，以实现非特定人、任意视角下的自然人体动作识别。 现阶段已经开展了不少视角无关的动作识别研究工作，比如Cen Rao [5]，Vasu Parameswaran[6]。但是还有很多问题亟待解决，大多数的方法依赖鲁棒的语义特征点检测或者是点对应，而这些是比较难实现的。 在本文中，我们提出使用了一种“包容形状”的体态表示。在仿射摄像机投影模型的假设下，这种表示对于视角和位置的变化具有不敏感性，同时不需要依靠任何较难提取并且对误差很敏感的语义点检测和点对应。利用这种表示，我们开发了自己的动作识别系统并且把它部署到实际应用：智能家居—老人看护系统中。实验结果表明我们的系统对于非特定人、任意视角和位置下的自然动作有着很理想的识别能力。 资助项目：国家自然科学基金资助项目（60673189，60433030） 联系作者：黄飞跃， Email：hfy01@https://www.360docs.net/doc/b72147631.html,
三轴加速度传感器
三轴加速度传感器在智能车控制与道路识别中的应用 三轴加速度传感器MMA7260Q可以测量智能车惯性大小，选取最佳重心位置，并能准确定位智能车处于直线、弯道、坡道、漂移等运行状态；利用加速度传感器能够提前预测路径，并判断何时刹车效果最佳。并且很好的解决了在直立行走车模的平衡与方向识别。 由此提出了一种基于三轴加速度传感器在智能车中的 控制以及路径识别的设计。该设计采用三轴加速度传感器MMA7260Q测量智能车在运动中的加速度信号，以嵌入式单片MC9S12XSl28B作为核心控制器，对加速度信号进行采样，A ／D转换，再将特征数据存储在EEPROM中。很好地解决了智能车运动路径分析的问题以及在。实时获取小车加速度，从而更加全面的获取小车的运行状态，为控制的流畅性和更好的路况识别提供了可能。 在直立行走的车模中，应用同样的原理，选择最佳重心，可以很好地解决直立行走车模的平衡以及方向识别，从而加快车模的行车速度。
实验结果证明：结合加速度传感器具有很强的抗干扰性，提取角度信息更准确，确保了智能车在直道上能够以较高的速度行驶，在弯道则能基本不失速平滑地过弯。 1. 智能车现存问题 在车模运行当中，人无法判断小车的运行状态，使用加速度传感器来监控小车的加速度，这样可以更加精确地知道小车的运行状态，而且可以通过对某个方向加速度的变化的检测来区分出坡道和非坡道。从而进行相应的策略应对。避免小车在比赛时出现停车与翻车现象。以及很好地解决了直立行走的车模中在行走过程中的平衡性。 2. MMA7260Q简介 加速度传感器是Freescale公司出品的MMA7260Q。
图1 芯片引脚定义 2.1 MMA7260Q的特性： 在一个设备中提供三轴向XYZ检测灵敏度，可选灵敏度：1.5g、2g、4g 和6g；功耗低，具有休眠模式，低压运行一般在2.2V~3.6V，能够快速启动，一般启动时间为1ms；其低噪音，封装一般为16针脚6mm x 6mm x 1.45mm无针脚型方体扁平封装（QFN）。 2.2 MMA7260Q的优点 为多功能应用提供灵活的可选量程：包括1.5g、2g 、4g 和6g；功耗低，可延长电池使用寿命开机响应时间短，最适合电池供电手持设备的休眠模式，组件数量少-节约成本和空间噪音低、灵敏度高，具有自适应功能，频率及解析度高，提供精确的坠落、倾斜、移动、放置、震动和摇摆感应灵敏度不同应用的建议重力加速度级别自由落体检测： 1g~2g 倾斜控制：1g~2g。 2.3加速度传感器应用分析 2.3.1干扰因素分析 芯片可以测试一个方向上的加速度变化。所以采用了不同的安装方式，其间要考虑到比较多的干扰因素。