嵌入式人体步态自动识别系统
医疗嵌入式系统方案
1.电源稳定性：确保电源的稳定性，防止电压波动对系统性能的影响。 2.节能设计：采用节能设计，降低系统功耗，提高医疗设备的使用效率。
硬件架构与选型依据
硬件可靠性
1.硬件冗余：设计硬件冗余机制，提高系统的可靠性，确保医疗设备正常运行。 2.故障诊断：集成故障诊断功能，及时发现和解决硬件故障，提高系统的可维护性。
系统测试与性能评估
▪ 性能测试指标
1.响应时间：系统对操作的反应速度，影响用户体验。 2.吞吐量：单位时间内系统处理的数据量，反映系统处理能力。 3.资源占用：系统运行时消耗的CPU、内存等资源，关乎系统效率。
▪ 测试数据管理
1.数据生成：创建大量测试数据，模拟真实场景。 2.数据备份与恢复：确保测试过程中数据安全，防止数据丢失。 3.数据清理：测试完成后，对数据进行清理，避免对正式环境产生影响。
医疗嵌入式系统方案
需求分析与系统设计
需求分析与系统设计
需求分析
1.确定系统功能性需求：根据医疗设备的预期用途，明确系统必须具备的功能，如数据采集、处理 、传输、存储等。 2.分析系统性能需求：考虑系统的响应时间、稳定性、可靠性、精度等性能指标，确保系统满足医 疗需求。 3.评估系统安全性需求：识别可能存在的安全隐患，制定相应的安全策略，确保系统的安全性。
▪ 医疗嵌入式系统的应用场景
1.医疗嵌入式系统广泛应用于各种医疗设备中，如监护仪、超 声诊断仪、内窥镜等，为医疗诊断和治疗提供了有力支持。 2.在远程医疗和移动医疗领域，医疗嵌入式系统也发挥着重要 作用，为患者提供更加便捷和高效的医疗服务。
系统概述与背景介绍
医疗嵌入式系统的技术发展趋势
1.随着技术的不断进步，医疗嵌入式系统的性能和功能将不断 提升，满足更为复杂和多样化的医疗需求。 2.人工智能将在医疗嵌入式系统中发挥更大作用，提升医疗设 备的智能化程度和自主决策能力。 3.医疗嵌入式系统的安全性和隐私保护将受到更多关注，保障 患者信息和医疗设备的安全。
人体跌倒检测系统
人体跌倒检测系统马博妍;周红仙【摘要】在社会逐渐走向高龄化的今天，老年人所占的比率逐渐增加，他们的行动安全已成为重要的社会问题。
针对老年人易跌倒的问题，除了事前的防范之外，在发生跌倒情况时第一时间内尽快送至医院以降低伤害，也有重大意义。
因此，建立一套完善的跌倒探测系统是相当重要的。
利用电子信息技术实现对老年人身体姿态和运动的监控，让老年人不再因为害怕跌倒而减少外出、减少活动，使他们可以更加放心的走出家门，提高老年人晚年生活的品质。
在分析比较国内外跌倒检测及相关技术的基础上，并考虑到产品的实用性和系统的成本等因素，本文设计了基于三轴加速度传感器、嵌入式单片机的跌倒探测器，利用三轴加速度传感器采集人体的三维加速度值，并由单片机进行分析，当探测到有异常跌倒发生时，发出报警，定位具体位置发送跌倒信号。
本文设计对解决老人的行动安全问题、构建以人为本的和谐社会有着非常积极的意义。
%In today's society gradually aging, and gradually increase the proportion of older persons, their operational security has become an important social issue. Problems easy to fall for the elderly, in addition to the advance guard in addition to falls occurred when brought to the hospital as soon as possible in order to reduce damage in the first, there are significant and, therefore, establish a perfect fall detection system is very important. Older people using electronic information technology posture and movement monitoring, no longer out less for fear of falling in the elderly, reduce activities, so that they can more safely out of the House, improving the quality of life in old age. In analysis compared both at home and abroad fell detection and the relatedtechnology of based Shang, and consider to products of practical and system of cost, factors, paper design has based on three axis acceleration sensor, and embedded single tablets machine of fell detector, using three axis acceleration sensor collection human of three dimensional acceleration value, and by single tablets machine for analysis, dang detection to has exception fell occurred Shi, issued alarm, positioning specific location sent fell signal. Designed to solve the security problem, building a people-oriented harmonious society has a very positive meaning.【期刊名称】《仪器仪表用户》【年(卷),期】2017(034)001【总页数】5页(P47-50,51)【关键词】跌倒探测器;三轴加速度传感器;跌倒检测算法【作者】马博妍;周红仙【作者单位】秦皇岛市第一中学，河北唐山 063000;东北大学秦皇岛分校实验教育中心，河北唐山 063000【正文语种】中文2010年中国迎来了老龄人口的爆发，中国65岁以上老年人口达1.44亿人，老龄人口占人口比重的11%，预计今后还将以100万每年的速度继续增长[1]。
可穿戴设备中的人体动作识别与行为分析技术
可穿戴设备中的人体动作识别与行为分析技术随着科技的不断发展，可穿戴设备逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
从智能手表到智能眼镜，这些设备通过感知人体动作和分析行为，为人们提供了更多的便利和信息。
人体动作识别是可穿戴设备中的关键技术。
通过搭载传感器和算法，这些设备能够准确地识别和分析人体的动作，例如步行、跑步、坐立等，并实时反馈给用户。
这项技术的实现离不开传感器的精确测量和算法的高效处理。
通常，加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器被用于感知人体动作，然后通过机器学习算法对数据进行处理和分析，从而实现对动作的识别和分析。
人体动作识别技术的应用非常广泛。
最常见的应用是健身追踪。
可穿戴设备可以识别用户的运动类型和强度，并据此提供个性化的健身建议。
此外，人体动作识别还可以帮助改善体态和姿势。
许多办公人士长时间保持不良的坐姿，这可能导致腰椎和颈椎的问题。
通过可穿戴设备的行为分析，设备可以提醒用户调整姿势，减少不良的习惯。
除了人体动作识别，行为分析也是可穿戴设备中的重要技术。
通过识别和分析人体的行为模式，设备可以推测用户的情绪、健康和日常习惯等信息。
例如，设备可以分析用户的睡眠习惯，并根据睡眠质量提供相应的建议。
此外，行为分析还可以用于安全和监护目的。
例如，一些可穿戴设备能够检测用户的跌倒，并自动向紧急联系人发送求助信息。
然而，人体动作识别和行为分析技术在可穿戴设备中也面临一些挑战。
首先，准确性是一个重要的问题。
由于人体动作的多样性和复杂性，设备需要具备较高的准确性来满足用户的需求。
此外，能耗也是一个令人关注的问题。
持续的数据采集、分析和传输将消耗大量的电能，这对于电池续航能力提出了更高的要求。
然而，随着技术的不断进步，这些问题正在逐渐得到解决。
新型传感器的出现使得人体动作的测量更加准确和可靠。
同时，机器学习和深度学习等算法的发展也使得行为分析更加准确和智能化。
此外，对于能耗的问题，一些新兴的技术如能量收集和低功耗芯片的应用有望缓解这一问题。
NAO介绍
案 例 参 考
NAO是人形机器人， 为MAS技术提供了实现 平台
人机交互
返回目录
人机交互
特 点 及 优 势
• 个高清摄像头 2 NAO 是人形机器人，
为MAS技术提供了实现 平台 支持Wifi 支持蓝牙 ATOM Z530 1.6GHz 中 央处理单元
表 现 形 式
NAO是人形机器人， 为MAS技术提供了实 现平台 支持Wifi 支持蓝牙 ATOM Z530 1.6GHz 中央处理单元
2 SD 卡槽 • 个高清摄像头 开源Linux Gentoo 允许在远程模式下， 对大量数据的实时计算 处理
表 现 形 式
远程模式和机器人本地 模式两种编程方式，使 用相同的API（两者可以 方便切换）。远程模式 编程可以提供更强劲的 计算能力（把机器人作 为接口）。
案 例 参 考
面部识别
社交型机器人 能说/听/看 软件开发包包含高阶 API
表 现 形 式
更加贴近科研人员的 研究领域。科研人员 只需关注于自身的研 究课题，无需关注机 器人所有的软硬件低 层实现。（诸如软件 开发包中的语音合成， 语音识别，步态行走， 物体识别等等）
案 例 参 考
使用在线云计算的文字 识别演示
人工智能
院校名称
合肥工业大学 计算机与信息学院 情感计算研究所 东南大学 仪器科学学院 厦门大学 信息科学与技术学院 脑科学实验室 信号处理及仿生智能计算，人机交互与 虚拟现实技术 人工智能
研究方向
情感计算
哈尔滨工业大学
计算机学院
人工智能、智能机器人、机器人足球、 虚拟现实
人工智能
智能机器人
返回目录
表 现 形 式
人体行为识别介绍
人体行为识别介绍人体行为识别是指通过分析和识别人体的动作、姿态和行为，实现对个体身份、行为意图和心理状态的判断与识别。
它是一种基于人体动作特征的生物识别技术，可以应用于人机交互、智能安防、健康监控等领域。
本文将介绍人体行为识别的原理、方法和应用。
一、人体行为识别的原理人体行为识别的基本原理是通过分析和提取人体的动作、姿态和行为特征，利用数学模型和机器学习算法进行模式匹配和分类识别。
其基本步骤包括：数据采集、特征提取、模式识别和分类。
具体来说，数据采集可以通过传感器、摄像头等设备获取，然后通过图像处理和计算机视觉技术分析和提取人体的动作特征，如人体的关节点位置、运动轨迹等；接下来，通过机器学习算法对提取的特征进行训练和分类，建立模型。
最后，将实时获取的数据与建立的模型进行匹配和比对，判断和识别人体的行为。
二、人体行为识别的方法1.传感器技术：包括惯性传感器、压力传感器、心率传感器等，可以实时监测和记录人体的动作、姿态和生理信号。
2.图像处理和计算机视觉技术：通过图像分析和处理，提取人体的动作特征，如人体关节点的位置、运动轨迹等。
常用的技术包括背景差分、轮廓检测、模板匹配等。
3.机器学习和深度学习：通过对训练数据进行学习和训练，建立人体行为识别的模型。
常用的算法包括支持向量机、决策树、卷积神经网络等。
三、人体行为识别的应用1.智能安防：通过人体行为识别技术，可以实现对可疑行为的检测和警报。
例如，通过监控摄像头对人体行为进行分析，识别不寻常的行为模式，如盗窃、骚扰等，及时报警。
2.人机交互：人体行为识别可以实现无触控的人机交互方式，提供更加自然和智能的交互体验。
例如，通过对手势的识别，实现手势控制电视、智能家居等设备的操作。
3.健康监控：通过人体行为识别技术，可以对老人、儿童等特殊人群进行健康监护。
例如，通过分析人体的姿态和活动轨迹，判断老人是否跌倒，及时预警和救援。
4.人员管理：人体行为识别可以实现对人员身份和行为的管理。
嵌入式系统下的智能健康监测设备设计
嵌入式系统下的智能健康监测设备设计一、引言随着人们生活水平的提高和医疗技术的不断进步，智能健康监测设备在日常生活中扮演着越来越重要的角色。
嵌入式系统作为智能健康监测设备的核心，其设计和应用对于实现个性化、精准化的健康监测具有重要意义。
本文将探讨嵌入式系统下智能健康监测设备的设计原理、关键技术和未来发展趋势。
二、智能健康监测设备设计原理智能健康监测设备是通过传感器采集人体生理参数数据，经过信号处理、数据分析和算法计算，最终实现对人体健康状态的监测和评估。
嵌入式系统作为设备的核心控制单元，负责数据采集、处理和通信等功能。
其设计原理主要包括硬件设计和软件设计两个方面。
1. 硬件设计硬件设计是智能健康监测设备的基础，主要包括传感器模块、微处理器、存储器、通信模块等组成部分。
传感器模块用于采集人体生理参数数据，如心率、血压、血氧等；微处理器负责数据处理和算法计算；存储器用于存储采集的数据；通信模块实现设备与外部平台或手机App的数据传输。
2. 软件设计软件设计是智能健康监测设备的灵魂，主要包括嵌入式系统的程序设计和算法优化。
程序设计需要考虑实时性、稳定性和功耗等因素，保证设备在工作过程中能够高效可靠地运行；算法优化则是提高数据处理速度和准确性的关键，如滤波算法、特征提取算法等。
三、关键技术在嵌入式系统下智能健康监测设备的设计过程中，涉及到多项关键技术的应用。
1. 传感技术传感技术是智能健康监测设备的基础，不同类型的传感器可以实现对不同生理参数的监测。
常用的传感器包括心率传感器、血压传感器、体温传感器等，通过这些传感器可以全面了解人体健康状况。
2. 数据处理技术数据处理技术是保证监测设备准确性和实时性的关键。
在嵌入式系统中，需要对采集到的原始数据进行滤波、特征提取、模式识别等处理，以获取更有意义的信息。
3. 无线通信技术无线通信技术使得智能健康监测设备可以与外部平台或手机App进行数据交互，实现远程监护和数据共享。
嵌入式系统中的人体姿态识别与跟踪技术研究
嵌入式系统中的人体姿态识别与跟踪技术研究随着计算机技术和人工智能的发展，嵌入式系统在各个领域得到了广泛的应用。
人体姿态识别与跟踪技术作为嵌入式系统中的一项重要技术，对于实现智能化、自动化的应用具有重要意义。
本文将重点探讨人体姿态识别与跟踪技术在嵌入式系统中的研究进展，介绍其原理、应用和挑战。
人体姿态识别与跟踪技术是一项研究人体动作和姿势的技术，它通过摄像头或传感器获取人体的姿态信息，并将其使用在嵌入式系统中。
主要应用领域包括智能家居、虚拟现实、安防监控等。
人体姿态识别与跟踪技术的主要目标是通过对人体的姿态信息进行分析和处理，从而实现对人体动作、位置以及行为的判别和监测。
在嵌入式系统中，人体姿态识别与跟踪技术的实现面临许多挑战。
首先，人体姿态具有多样性和复杂性，不同人的姿态表达各异，这就要求算法能够适应不同人的姿态特征。
其次，嵌入式设备的计算能力和存储容量有限，需要设计高效的算法和数据压缩技术。
此外，嵌入式系统通常工作在资源受限的环境下，要求算法具有较低的计算复杂度和功耗。
当前的人体姿态识别与跟踪技术研究主要集中在两个方向：2D图像姿态估计和3D姿态估计。
2D图像姿态估计通过对人体在2D图像中的姿态信息进行分析和提取，实现对人体动作和状态的跟踪和识别。
常用的方法包括基于深度学习的卷积神经网络（CNN），以及基于特征点、边界框或者轮廓的传统算法。
这些方法具有较高的准确率，但对于一些复杂的姿态和背景噪音处理仍有局限。
相比之下，3D姿态估计能够准确地恢复人体的三维姿态信息，对于复杂场景和运动跟踪更为适用。
通常采用摄像头阵列或深度传感器作为输入，使用模型匹配、深度图像分析等方法进行姿态估计。
人体姿态识别与跟踪技术在嵌入式系统中具有广泛的应用前景。
在智能家居领域，可以利用人体姿态信息实现自动的电器控制和环境感知。
通过对人体动作和位置的跟踪，可以实现对房间里的灯光、空调等设备的自动控制。
此外，人体姿态识别与跟踪技术在虚拟现实和增强现实的应用中也起到重要作用。
步态识别文档
步态识别1. 引言步态识别是一种通过分析人体行走时的步伐特征来识别个体身份或评估其健康状况的技术。
近年来，步态识别被广泛应用于安防领域、人机交互等各个领域。
本文将介绍步态识别的原理、应用场景以及相关技术的发展。
2. 步态识别原理步态识别基于认为每个人的步态是独一无二的。
人的步态是由身体姿势、腿部运动和步行节奏等多个因素共同决定的。
因此，通过分析这些因素的特征，可以对个体进行识别。
步态识别可以分为以下几个步骤：1.数据采集：使用传感器（如加速度计、陀螺仪等）采集个体行走时的数据。
这些数据可以包括加速度、角速度等信息。
2.数据预处理：对采集到的数据进行滤波、噪声消除等处理，以提高后续步态特征的提取准确性。
3.步态特征提取：从预处理后的数据中提取有效的步态特征。
常见的步态特征包括步长、步速、步态周期等。
4.特征选择：根据提取到的步态特征，选择最具有判别能力的特征。
可以使用统计学方法、机器学习方法等进行特征选择。
5.识别模型构建：根据选择的特征，构建步态识别模型。
可以使用传统的机器学习模型，如支持向量机（SVM）、随机森林等，也可以使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
6.个体识别：使用构建好的模型对个体进行识别。
根据输入的步态特征，模型可以输出一个唯一的身份标识。
3. 步态识别应用场景步态识别可以应用于多个领域，下面列举几个主要的应用场景：3.1 安防领域步态识别可以用于室内安防系统，实现对人员身份的识别。
例如，在公共场所，可以通过分析行人的步态特征，判断其身份是否合法，从而实现对潜在威胁的识别。
3.2 健康监测步态识别可以用于健康监测，特别是老年人和残疾人群体。
通过分析步态特征，可以评估个体的活动能力、平衡能力等指标，为医疗机构提供有效的健康评估工具。
3.3 身份验证步态识别可以作为一种身份验证方式，取代传统的密码、指纹等方式。
每个人的步态是独一无二的，可以用于识别合法用户。
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嵌入式人体步态自动识别系统
早期的医学研究指出：
人的步态中有24种不同的成分，如果把这24种成分都考虑到，则步态是为个体所特有的。
有关研究人员近些年来通过对人的步态分析，已经得出了在步态视频序列中含有人的身份信息，因此进行步态识别也是一种非常重要的生物识别技术。
步态识别是近年来越多的研究者所关注的一种较新的生物认证技术，它是通过人的走路方式来识别人的身份。
基于步态的身份认证识别技术相对于其它生物识别技术有如下优点：
远距离识别、识别对象的被动性、不易被隐藏、不易被察觉、应用领域广阔等，步态识别技术最近已经备受关注，并且已经取得了一些初步成果。
如美国国防部研究项目署(DARPA)2000年的重大项目一HID(human identification at adistance)计划，其目的就是开发多模态视觉监控技术以实现远距离情况下人物的检测、分类和识别。
中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室近年也开始了对步态识别的研究，而且创建了NLPR步态数据库。
虽然步态识别是一个新兴的研究领域，但是近年来已经涌现出了一些尝试性的工作。
最早提出步态识别算法的是Niyogi与Adelson等人。
Cunado和Nixon等人提出了一种基于模型的特征提取分析方法，VHT(velocity hough transform)。
Kale等人将行人的外轮廓宽度作为图像特征，提出了一种依赖于角度的识别方法。
而Johnson和Bobick 提出了一种不依赖于角度的步态识别算法。
Sarkar等人提出了步态识别的基线算法。
Lee等人提出了一种基于步态外形的表达方法，其具体做法是先将人体的各个部分映射到几个椭圆组成的模型上，然后用其质心位置和离心率作为步态特征来进行步态识别。
Wang等人提出了一种简单有效的、基于人体运动轮廓的识别算法。
值得注意的是，步态识别的研究尚处于初级阶段，表现在：
a．实验都是在特定的环境下进行的，比如相对简单固定的背景，人相对于摄像机侧面行走，摄像机固定不动等；b．算法的评估都是在小样本数据库上进行的，而且数据库也不规范。
迄今为止，针对步态识别所进行的研究几乎全部是基于PC机的，而在许多情况下，却需要非PC机环境，所以研究基于嵌入式平台的步态识别系统，具有一定的工程意义。
本系统的功能是对采集到的步态视频序列进行图像处理，得到视频序列中的人体步态信息，再由步态算法根据
所得到的步态信息进行步态识别。
1系统结构本嵌入式自动步态识别系统主要包括CCD摄像机、图像采集卡、嵌入式系统、显示屏等。
其中最为核心的是嵌入式系统部分，它包括Renesas 32位嵌入式芯片SH7709S、存储器、外围电路、键盘、鼠标等。
主要完成视频序列信号的预处理、处理、步态识别、显示输出等功能。
该系统的结构示意图。
2步态识别的基本原理
2．1双目立体视觉
双目立体视觉是今年来在图像测量领域发展起来的一种新技术，与单目视觉相比，双目视觉有以下优点：
可以获得单目视觉中所没有的视差或者深度信息；当场景中有遮挡发生时，双目立体视觉可以很好地处理遮挡。
因为步态识别的场景难免存在遮挡，为了更好地从各个方向获得步态视频序列，从而能够为进行正确的步态识别作出铺垫，所以采用双目立体视觉来获取人体步态视频序列。
在本实验中，两个CCD摄像机分别固定在一个三角架的两边，组成双目立体视觉。
2．2步态图像序列中的光流场
光流是指图像中模式运动的速度。
光流场是一种二维(2D)瞬时速度场，其中的2D速度矢量是景物中可见点的三维(3D)速度矢量在成像表面的投影。
光流不仅包含了被观察物体的运动信息，而且携带着有关景物3D结构的丰富信息。
光流法假定相邻时刻之间的间隔很小(一般为几十ms)，从而相邻时刻的图像差异也比较小。
2．2．1光流的基本等式
光流亮度不变性描述的是图像上某个象素点的灰度值随时间的变化率为零，即,展开为若记其中u和v是该点的光流的x分量和y分量，则式
(1)为式(2)就为光流计算的基本等式。
2．2．2光流有关的计算
对于图像上的每一点(xi,yi)，求解光流场方程
(2)，得到由迭代形式表示的解为：
2．3光流场中运动特征的提取
从光流中提取的特征包括运动点T，加权的运动点|(u,v)|，|u|，|v|，以及光流分布的质心特征等。
通过光流场，利用T(u，v)将运动点(白色)和非运动点(黑色)区分开来，由下式表示：
在本实验中，选取|(u，v)|加权横坐标作为从光流场中提取的步态特征。
2．4步态特征的数据融合
对于所提取的步态特征xuc和yuc，由数据融合算法D-S合成公式：
其中m1和m2是特征空间上的两个mass函数，N为矛盾引子，
2．5识别
将由数据融合得出的特征进行基于PCA的特征空问变换。
假设初始的训练样本集为T={pi-j},i=1，2，…，C，j=1，2，…，Ni；第i个人第j个步态样本向量为Xij，而样本总数为NT=N1+N2+…+Nc。
求样本集的总体均值向量和协方差矩阵，
如果协方差矩阵的秩为N，由det|λI-|=0求得矩阵的N个特征值
λ1，λ2，λ3，…，λN，并由矩阵方程
λiI-=0，i=0,1,2，…，N;求得对应于N个特征值λ1，
λ2，λ3，…，λN的N个特征向量e1，e2，e3，
…，eN。
选取与前K个最大特征值对应的前K个特征向量，并使其中表示样本集在前K个轴上的能量占整个能量的百分比。
通常取值接近于1，以使得样本集在前K个轴上的能量几乎接近于整个能量。
用式
(2)中所求得K个特征向量重建初始样本集中的每个样本。
算法如下：
这样就得到一个K维的权向量Ωi，j用于进行识别。
选取最近邻分类法进行步态模式分类。
设经过特征提取并向特征空间投影，所得到的特征向量为Ω，求得Ω与每个模式类的平均向量
Ωi，j之间的欧几立德距离。
其中
由最近邻分类法的判决准则可知，当εi(x)的值最小时，则
xεi；否则xεi。
2．6识别的有效性与错误率
根据模式识别的原理，当有两类步态时，步态识别的错误率由下式给出：
其中积分区间R1为当w2误判为w1时的误判区间，而积分区间R2为当w1误判为w2时的误判区间。
当p(e)最小时，识别越有效，而当p(e)越大时，识别性能越差。
当有多类步态时，依次类推。
3系统实现
3．1硬件实现
系统硬件连接框图。
3．2软件实现
系统软件流程图。
4结论
步态识别已成为近些年来计算机视觉领域新的研究方向。
本文提出了一种简单的自动步态识别方法，并给出了基于Renesas嵌入式芯片的自动步态识别系统，从长远来看，该系统的应用很广泛。