基于步态加速度特征的人体疲劳检测

合集下载

步态识别技术在健康监测中的应用研究

步态识别技术在健康监测中的应用研究引言：步态识别技术是一种基于人体步态分析的技术手段，通过对人体步态的动作特征进行提取和分析，可以实时准确地识别和分析个体的行走方式。

近年来，随着科技的发展和人们对健康生活的重视，步态识别技术在健康监测中的应用逐渐受到关注。

本文将探讨步态识别技术在健康监测中的应用研究，并讨论其潜在的应用前景。

一、步态识别技术的原理和方法步态识别技术通常通过使用传感器和计算机算法，对人体步态进行监测和分析。

常见的传感器包括加速度计、陀螺仪和压力传感器等，用于采集人体步态数据。

而计算机算法则对采集到的数据进行处理和分析，以鉴别和识别个体的步态特征。

在步态识别技术中，主要有几种常见的方法。

第一是基于传统模式识别的方法，通过对采集到的步态数据进行特征提取和分类，以达到识别的目的。

第二是基于机器学习的方法，利用算法和模型构建，在大量的步态数据训练和学习中，使计算机能够准确识别步态特征。

第三是基于深度学习的方法，通过神经网络模型和大规模的数据训练，使计算机能够自动学习和识别步态特征，实现更高的识别准确率。

二、步态识别技术在健康监测中的应用1. 健康状况评估步态识别技术可以通过对个体行走时的步态特征进行分析，评估个体的健康状况。

例如，步态变化可以反映出身体的平衡能力和肌肉协调性，通过对步态数据的监测，可以了解个体的步态稳定性和运动能力，为早期疾病诊断和健康管理提供参考依据。

此外，在康复过程中，通过对步态的监测和分析，可以评估康复效果和指导康复训练。

2. 姿势监测和疲劳预警步态识别技术还可以用于监测个体的姿势和疲劳状态。

例如，在长时间工作或驾车过程中，通过监测个体的步态特征，可以及时发现姿势不正确或出现疲劳的情况，从而提醒个体采取正确的姿势或休息，避免错误姿势对身体健康造成不良影响。

这对于预防颈椎病、腰椎间盘突出等职业病的发生具有重要意义。

3. 运动监测与指导步态识别技术可以用于运动监测和指导。

步态识别算法在人体工程学领域的应用研究探索

步态识别算法在人体工程学领域的应用研究探索引言：步态是指人体在行进过程中的姿态变化，它可以反映个体的生理和运动状态。

步态识别算法是一种能够自动识别人体步态特征的技术，近年来在人体工程学领域逐渐得到广泛应用。

本文将重点探讨步态识别算法在人体工程学领域的应用研究。

一、步态识别算法的基本原理步态识别算法的基本原理是通过对个体的步态数据进行采集和分析，从中提取特征参数，并通过训练和分类器的设计，实现对个体步态的识别和分类。

步态数据采集主要依靠传感器技术，如加速度计、陀螺仪等设备，用来记录人体行进时的加速度、角速度等数据。

特征参数提取是通过对采集到的数据进行计算和处理，提取出能够描述个体步态特征的参数，如步长、步频、步态相位等。

训练和分类器的设计是利用已有的步态数据对算法进行训练和优化，使其能够准确地识别和分类不同个体的步态。

二、步态识别算法在人体识别和身份验证中的应用步态识别算法在人体工程学领域的一个重要应用是人体识别和身份验证。

步态在个体之间的差异较大，且步态是难以模仿和伪造的。

因此，利用步态识别算法进行人体识别和身份验证具有较高的准确性和安全性。

通过建立个体的步态数据库，将采集到的步态数据进行训练和分类，可以实现对个体的身份识别和验证。

步态识别算法在门禁系统、安全监控系统等场景中得到了广泛应用。

三、步态识别算法在运动分析和康复医学中的应用步态识别算法在运动分析和康复医学领域也有重要应用价值。

例如，在运动分析领域，利用步态识别算法可以对运动员的步态进行分析和评估，从而优化运动训练和提高运动成绩。

在康复医学领域，步态识别算法可以用于评估和监测患者的步态，帮助医生制定个性化的康复方案，提高治疗效果。

步态识别算法还可以用于老年人跌倒风险评估，及时预警和干预老年人的跌倒事故。

四、步态识别算法在智能辅助设备中的应用步态识别算法还可以应用在智能辅助设备中，为人们提供更便捷和智能的服务。

例如，在智能导航系统中，通过步态识别算法可以实时跟踪用户的步态，并进行个性化的导航和路线规划，为用户提供更准确的导航信息。

用于评估身体疲劳的生理指标

体温（TEMP）指标
在疲劳水平检测的过程中，温度也是一个常用的测量指标。红外温度传感器通常用于监测皮肤温度及疲劳发展过程中相关的温度调节变化。皮肤的温度会受身体某些部位（脸颊、耳朵、前额和太阳穴等）潜在的肌肉活动、皮肤的血流量和流汗模式的影响。在运动期间，身体的核心温度会提高，身体内部有一套体温调节系统，会将核心体温维持在正常生理范围内。尤其是皮肤，它在核心体温调节方面发挥着关键作用。比如，Aryal等人发现在建筑施工过程中皮肤温度会升高。类似的研究也有同样的发现，在模拟施工任务进行30分钟后，局部皮肤温度显著升高。上述研究表明分析特定身体部位(如脸颊、耳朵、额头和太阳穴)的温度调节模式，在检测疲劳方面具有非常大的应用潜力。
用于评估身体疲劳的生理指标
主要依据指标
心率指标（Heart Rate）体温（TEMP）指标肌电（EMG）指标急动度指标（Jerk metric）
心率指标（Heart Rate）
心率是监测人身体活动中常用的生理指标之一。在体力活动期间，随着肌肉收缩增加，心血管负荷也增加，心脏需要向全身输送更多的血液，血液流向肌肉的量逐渐增大，需要增加心脏的输出量。因为心脏不能在瞬间增加它的每搏每搏输出量，只有增加心跳，用以改善血液运输。因此，平均心率是衡量身体压力和工作量的一个很好的指标。
同样的，也有研究者根据心血管负荷的百分比（cardiovascular load）对疲劳水平进行分类，如CVL (%) = (HRwork-HRrest) / (HRmax-H Rrest) x 100，依据CVL值，将疲劳分为以下几种水平：CVL低于30%，没有疲劳； CVL在30%~60%，建议休息一会；CVL在60%~80%以及80%~100%，缩短工作时间，好好休息一下；CVL超过 100%，应该完全停止工作。

基于加速度传感器技术的大学生日常体力活动的调查研究

ＡｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒｉｎＲｉｇｈｔＷａｉｓｔｆｏｒｍｏｒｅｔｈａｎ１０ｈｏｕｒｓｐｅｒ
系大二学生７０名为研究对象，利用便携式Ａｃｔｉ — ｇｒａｐｈ
器技术对南京体院学院、南京理工大学为代表的大学
生进行横断面调查研究，测定大学生日常体力活动的能量消耗，了解大学生日常体力活动状况；方法：选取南京体育学院运动健康科学系、南京理工大学计算机
Ｎｏ．１
Ｆｅ科学探索・
基于加速度传感器技术的大学生日常体力活动的调查研究
张伊卓，徐凯，江崇民
（１．南京体育学院，江苏南京２１００１４；２．国家体育总局体育科学研究所，北京１０００６１）
摘
要：目的：利用ＡｃｔｉｇｒａｐｈＧＴ３Ｘ＋三轴加速度传感
ａｎｄｔｈｅｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｄａｉｌｙｐｈｙｓｉｃａｌａｃｔｉｖｉｔｙｉｎＣｏｌｌｅｇｅｕｓｉｎｇｔｈｅＧＴ３Ｘ＋ｐｌｕｓ．Ｍｅｔｈｏｄｓ：３５ＣｏｌｌｅｇｅｓｔｕｄｅｎｔｓｆｒｏｍＮａｎ—
态活动时间多于其他活动强度的时间（Ｐ＜０．０５），女

基于加速度传感器的人体运动状态识别研究.pdf

硕士学位论文基于加速度传感器的人体运动状态识别研究THE RESEARCH OF HUMAN ACTIVITY STATE RECOGNITION BASE ONACCELEROMETERS彭际群哈尔滨工业大学2014年12月国内图书分类号：TP399 学校代码：10213 国际图书分类号：621.3 密级：公开工学硕士学位论文基于加速度传感器的人体运动状态识别研究硕士研究生：彭际群导师：张春慨副教授申请学位：工学硕士学科：计算机科学与技术所在单位：深圳研究生院答辩日期：2014年12月授予学位单位：哈尔滨工业大学Classified Index: TP399U.D.C: 621.3Dissertation for the Master Degree in Engineering THE RESEARCH OF HUMAN ACTIVITY STATE RECOGNITION BASE ONACCELEROMETERSCandidate：Jiqun PengSupervisor：Associate Prof. Chunkai Zhang Academic Degree Applied for：Master of Engineering Speciality：Computer Science & Technology Affiliation：Shenzhen Graduate SchoolDate of Defence：September，2014Degree-Conferring-Institution：Harbin Institute of Technology摘要摘要随着社会的发展和互联网社交与娱乐的兴起，人们逐渐养成了上班不离电脑下班不离手机的生活方式，由于缺少科学的运动评估手段和有效的提醒方式，人们总是沉浸在工作和互联网社交与娱乐中，导致人们的运动量严重不足。

基于加速度传感器的人体运动状态识别，通过在身体上携带的传感器数据来识别人的运动状态，为人们运动的量化和自我健康认识提供了可能，本文描述了基于Android智能手机内置加速度感器的运动状态的识别，主要工作包括：提出了在不稳定加速度传感器设备上进行可靠数据采集的方法，通过设置异步缓存队列对数据进行重采样，保证数据频率保持在20HZ左右，以适应Android手机内置加速度传感器的不稳定性和不同机型之间的差异性。

《基于步行加速度信息的身份认证》的国内外研究现状

《基于步行加速度信息的身份认证》的国内外研究现状近年来，随着智能手机和可穿戴设备的普及，基于步行加速度信息的身份认证逐渐成为一个热门研究领域。

本文将围绕这一话题，分析国内外研究现状，并探讨其未来发展趋势。

一、国内外研究现状1. 国内研究现状国内学者在步行加速度信息身份认证领域开展的研究相对较少。

但是，近年来也出现了一些相关研究，如魏勇等人在2011年提出的“基于手机加速度计的步态识别算法”（[1]），该算法采用支持向量机（SVM）分类器来识别不同人的步态特征，实现个体辨识。

此外，2016年国防科技大学的王磊等人提出了一种基于手机加速度计的身份认证方法（[2]），通过实验数据分析，发现在每个人的行走步态中，加速度信号的谐波系数有较大差别，利用这一差别进行身份认证。

2. 国外研究现状相比国内，国外学者在步行加速度信息身份认证领域已经取得了较多进展。

以下是一些典型的研究成果：（1）美国麻省理工学院的研究2010年，麻省理工学院的研究团队提出了一种基于加速度计数据的个体辨识系统（[3]）。

该系统通过计算步态周期、步幅、步长等多个参数，并通过神经网络分类器对这些参数进行训练，实现了99.8%的个体辨识精度。

在此基础上，该团队还提出了一种基于多传感器的身份认证方案（[4]），即利用加速度计、陀螺仪、磁力计等多传感器数据，结合步行姿态信息进行身份认证。

该方案在99个测试对象中实现了98.4%的准确率。

（2）英国阿斯顿大学的研究英国阿斯顿大学的研究团队在2016年提出了一种基于机器学习的步态识别方法（[5]）。

该方法通过对加速度计和陀螺仪产生的数据进行处理和分析，提取每个行走周期的特征向量，并利用支持向量机分类器进行训练，最终实现了90.1%的分类准确率。

（3）其他研究成果美国康奈尔大学的研究团队提出了一种基于步态的持续身份认证方案（[6]），该方案通过分析步态周期、步幅、步长等多个参数，并将其与已知的个人行走模式进行比对，实现了95%以上的识别准确率。

基于腕部加速度信号的驾驶疲劳识别方法与流程

基于腕部加速度信号的驾驶疲劳识别方法与流程随着汽车的普及，道路交通事故已经成为各国交通安全的重点问题。

疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一、因此，如何及时准确地识别驾驶员的疲劳状态显得尤为重要。

传统的疲劳驾驶识别方法包括生理指标测量、车内视频监控等，但这些方法均存在着一些局限性，如对驾驶员造成干扰、操作不方便等问题。

近年来，随着智能手环、智能手表等物联设备的广泛普及，利用手腕加速度信号进行疲劳驾驶识别成为可能。

基于腕部加速度信号的驾驶疲劳识别方法包括信号采集、特征提取、分类器设计和疲劳驾驶识别等几个步骤。

首先，需要在驾驶员手腕上佩戴一款加速度传感器设备，用来采集驾驶员的腕部加速度信号数据。

采集到的信号经过滤波，消除噪声的影响。

接下来，需要对数据进行特征提取。

在这一步中，需要根据经验和先验知识，选择并提取与驾驶员疲劳状态有关的特征。

一些有用的特征可以包括加速度信号的能量、频率、时域和频域特征等。

然后，需要设计一个分类器，用于将提取出的特征转化为分类结果。

常用的分类器有支持向量机、决策树等。

分类器的建立需要具体问题具体分析，需要通过试验和调参来得到最佳的分类器参数。

最后，通过分类器来识别驾驶员的疲劳状态。

如果分类结果表明驾驶员出现疲劳，就需要通过一系列措施来提醒驾驶员，如发出提示音、震动等，以减少交通事故的发生。

总之，基于腕部加速度信号的驾驶疲劳识别方法可以提高驾驶员的安全性和道路交通的安全。

在实际应用中，需要优化算法流程，适应不同的驾驶环境和驾驶员个体差异，以取得更好的效果。

《基于步行加速度信息的身份认证》的国内外研究现状

《基于步行加速度信息的身份认证》的国内外研究现状基于步行加速度信息的身份认证是一种新兴的身份认证技术，它利用人的步行加速度特征来认证个体的身份。

这种身份认证技术在生物识别领域中备受关注，得到了国内外学者的广泛关注和研究。

本文将从国内外研究现状、步行加速度信息的特点、步行加速度信息的特征提取、步行加速度信息的身份认证实验和该技术的应用前景等多个方面来进行阐述。

一、国内外研究现状步行加速度信息的身份认证技术是在近几年才逐渐得到学者的关注。

国内外研究现状显示，许多学者已经对该技术进行了广泛的研究。

在国内，随着物联网、互联网、智能手机等技术的发展，人们对于身份认证技术的需求越来越高，因此步行加速度信息的身份认证技术也日渐成熟。

而在国外，由于生物识别技术长期以来一直是高技术竞争的焦点，许多国外高校也在进行该技术的研究。

二、步行加速度信息的特点步行加速度信息的特点在于稳定性和个性化。

步行加速度信息不受环境、天气、姿势等因素的影响，其稳定性较高。

同时，不同个体的步行加速度信息也存在明显的个性化特征。

三、步行加速度信息的特征提取步行加速度信息的特征提取是步行加速度身份认证技术中的关键环节。

由于步行加速度信息具有时间序列特征，因此可以采用时间域、频率域、小波域等多种方法进行步行加速度信息的特征提取。

其中常用的特征包括步数、步频、步长、活动幅度等。

四、步行加速度信息的身份认证实验许多学者已经进行了步行加速度信息的身份认证实验。

这些实验大都在自然环境下进行，采用加速度传感器采集人的步行加速度信息。

实验结果显示，步行加速度信息的身份认证准确率较高，可以达到90%以上。

五、该技术的应用前景步行加速度信息的身份认证技术，其应用前景十分广泛。

可以应用于智能地铁门禁、智能门锁、个人移动设备的身份验证、军事领域等领域。

此外，该技术还可以和其他生物识别技术相结合，提高身份认证的准确性和安全性。

综上所述，基于步行加速度信息的身份认证技术是一种新兴的身份认证技术，在国内外备受关注。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

Ｈｕｍａｔｇｕｅｅｔｏｓｄ０ａｔｃｅｅａｉｎＦｅｔｅｎＦａｉｅＤｔｃｉｎＢａｅｎＧｉｃｌｒｔｏａｕｒＡ
Ｌｕ —ｉｎ，Ｉｅ－ｎＦａ —ｉＩｅｘａｇＬｉａ，ＡＮＸｉｏｑｎＹＭｊ
ＭｉｒｌｃｏＭｅｈｎｃｌｅｓｒＭＳｔｉｉｃｅｅｏｔｒｂｓｄｏｏｒｌｔｎｃｅｃｅｔ，ｅｍｅｏｒｐｓｄｉｔｉｐｐｒａｅｓｄｔｃｏＥｅｔｃａｉａＳｎｏ（ｒＭＥ）ｒｘａａｃｌｒｍｅｅ，ａｅｎｃｒｅｉｏｆｉｓｔｔｄｐｏｏｅｓａｅｎｂｅａｌａｏｉｎｈｈｎｈｃｕｏｉｅｔｙｈｍａａｉｕ．ｘｅｉｎａｒｓｌｈｗｔａｅａｃａｙｏｄｎｉｃｔｎｉ９．％ｗｉｅｔｓｂｅｔ，ｎｉｍｅｏａｅｄｎｉｕｎｆｔｅＥｐｒｆｇｍｅｔｌｅｕｔｓｏｈｔｃｕｃｆｉｅｔａｉｓ３０ｓｈｔｒｉｆｏ６ｔ９ｔｓｕｊｃｓａｄｔｓｔｄｈｓｔｈｈｈｈ
ｐｏｌｍ，ｉａｅｒｐｓｓａｎｖｌｔｏｏｕａａｉｕｄｎｉｃｔｏａｅｎｇｉａｃｌｒｔｏ．ｌｃｉｇｇｉａｃｌｒｔｏａａｂｉｇａｒｂｅｔｓｐｐｒｐｏｏｅｏｅｈｄｆｒｈｍｎｆｔｅｉｅｔｆａｉｎｂｓｄｏａｔｃｅｅａｉｎＣｏｌｔａｔｃｅｅａｉｎｄｔｙｕｓｎｈｍｅｇｉｅｎ
会降低，会引发安全事故，对人们的工作、学习和日常生活等各个方面都将产生影响＿。因此，疲劳已被认为是一种严ＪＪ重的社会问题。传统的疲劳检测方法主要有下述４种：（）１主观判断法。如自测、调查问卷＿，对被测试者的工作效率等ｚＪ方面进行评价性测定。（）２生理反应测试法。根据人体对各种
第３８卷第１期１
Ｖｏ．８１３
Ｎｏ２１０２年６月
Ｊｎｅ０１ｕ２２
ＣｏｍｐｕｅｔｒＥｎｇｎｅｉｇｉｅｒｎ
・开发研究与设计技术・
￣ｔ－１３８０）—０１０：ｌｔ０＿４（１１－７＿文标码Ａｉｌｏ２２２１２＿３ｑ献识：
（ｃｏｌｆｏｕｅｎｆｒｔｎＴｃｎｌｇ，ｈｘｉｅｓｙＴｉｕｎ０００，ｈｎ）ＳｈｏＣｍｐｔｒｄＩｏｍａｉｅｈｏｏｙＳａｉｖｒｉ，ａｙａ３０６ＣｉａｏａｎｏｎＵｎｔ
［ｓｒｃ］Ｔａｉｏａｈｓｌｇｕｎｆｔｕｅｃｉｎｍｅｈｄａｅｔｅｐｏｌａｔｅｔｎｎｃｕａｙｉｌｗ．ｍｉｇａｔｉＡｂｔａｔｒｄｔｎｌｙｉｏｙｈｍａｉｅｄｔｔｔｏｓｈｖｒｂｅｔｔｉｉｌｇａｄａｃｒｃｉｐｏａｇｅｏｈｍｓｈｈｍｅｓｏｓｏＡｉｎｔｓｈ
ａｖｎａｅｆｃｌｕａｉｇｔｍｅａｄａｃａｙｄａｔｇｓｏａｃｌｔｉｃｕｃ．ｎｎｒ
［ｙｗｏｄｌｇｉａｃｌａｉｎｈｍａｔｕ；ｏｒｌｔｎｃｅｃｅｔｔｏ；ｃｏＥｅｔｃａｉａＳｎｏ（ＭＳＫｅｒｓａｔｃｅｅｔ；ｕｎｆｉｅｃｒａｉｏｆｉｈｄＭｉｒｌｃｏＭｅｈｃｌｅｓｒＭＥ）ｒｏａｇｅｏｉｎｍｅｒｎ
刺激的反应程度进行判断，主要有闪频值检查法、膝腱反射机能检查法、两点刺激敏感阈值检测法等。（）３生理参数测定
测方法。通过微机电传感器加速度计采集被检测人的步态加速度数据，给出基于相关系数法的步态疲劳状态阈值判断方法。实验结果表明，９个样本的检测准确率为９．％，准确率较高，时间复杂度较低。３６０
关健词：步态加速度；人体疲劳；相关系数法；微机电感器传
中分号Ｔ３．图类：Ｐ１５１
基于步态加速度特征的人体疲劳检测
李月香，李美俊，范小芹
（山西大学计算机与信息技术学院，太原０００）３０６
摘要：传统基于生理学的人体疲劳检测方法存在周期较长、准确度较低的问题。为此，出一种基于步态加速度特征的人体疲劳状态检提
ＤＯＩ１．９９．ｓ．０－４８２１．１８：０３６／ｉｎ１０３２．２１．２ｊｓ０００
ｌ概述
生活节奏的加快、工作压力的增大，都会使人的疲劳感频繁出现，甚至会持续较长的时间。疲劳状态下的工作效率
佩戴装置行走４，采集的加速度数据作为基准数据。受试０Ｓ者做上下楼梯跑步运动，当其感觉到疲劳且不想继续运动时，行走４０Ｓ的加速度数据作为测试集数据。图１为其中某一位受试者三维加速度数据波形。