1. 研究目的与意义
随着社会的发展，人们对于自己的生活品质有着越来越高的要求，对于自己的安全健康等越来越重视。过去十年，人口老龄化越来越严重，并且越来越的老人选择离开自己的子女选择独居，因此空巢老人的安全问题已成社会关注的热点问题。并且，随着国家开放二胎政策的实施，我国出生率将有所提升，婴儿和孩子的安全问题一直是社会的焦点问题。随着微电子、传感器技术的迅速发展以及模式识别理论的不断成熟,基于MEMS传感器的人体行为识别在近些年来得到了研究人员的广泛关注。基于传感器数据的行为识别方法具有便携性好、功耗低、抗环境干扰等优势,在运动追踪、人机交互、增强现实等方面有广泛的应用前景。现在，越来越多的可穿戴设备出现在我们的生活中，它对人体的血压心率等做出检测，提供数值给人们做健康指标的参考。但是此类设备对于空巢老人和婴幼儿并不十分适合。
本系统重点研究对于人体行为特征的识别，对于人体抖腿，跌倒等行为实时检测并反馈给用户。当老人或孩子的发生跌倒行为时，本系统会立即对此类现象作出反应，并发出警告，及时通知家人有危险情况的发生，有效的制止跌倒行为所带来的更为严重的后果。随着科技的发展，人们对于自己的行为越来越忽视，越来越多的年轻人总在不经意间在公共场合抖腿，这会给他人造成不便，而且会影响他人对自己的映像。本系统会实时监测用户的行为，当检测到用户出现了抖腿行为，会立即提醒宿主，使之意识到自己下意识的行为。这样可以有效地避免用户在公共场合出现这类情况，例如面试现场，用户有可能会因为紧张下意识的抖腿，此行为也许会给面试官留下不好的映像，本系统会给用户及时反馈信息，避免这类情况的发生。
2. 研究内容和预期目标
2.1研究内容
（1）传感器数据的接收
传感器安装有蓝牙模块，电脑利用usb蓝牙模块接收，编写程序利用串行接口实时接收传感器数据，并保存到文件中。
3. 研究的方法与步骤
| 3.1研究方法 （1）瀑布模型 由于需求的明确性，本课题采用软件开发模型中的瀑布模型。瀑布模型核心思想是按工序将问题化简，将功能的实现与设计分开，便于分工协作，即采用结构化的分析与设计方法将逻辑实现与物理实现分开。将软件生命周期划分为制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动，并且规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如同瀑布流水，逐级下落。 （2）卡尔曼滤波算法 卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态。由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理, Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法, 在通信, 导航, 制导与控制等多领域得到了较好的应用。 3.2研究步骤 （1）首先分析人体各个动作运动方向,z找出各个运动的规律与不同。 （2）利用传感器模拟人体各个运动并获取数据。 （3）利用卡尔曼滤波除去数据中的杂波影响。 （4）将经过滤波的数据利用matlab形成图表更为直接的观察。 （5）通过观察分析各个方向数据变化的规律，利用所学知识将三个方向的数据融合为一个方向。 （6）将融合后的数据再次利用matlab，将各个动作图表进行分析，并与人体运动方向相结合，从而研究人体运动的特征。 |
4. 参考文献
| [1] 曹玉珍,蔡伟超,程 旸.基于MEMS加速度传感器的人体姿态检测技术[J].纳米技术与精密工程, 2010,8(1):37-39 [2] 卢先领，王洪斌，王莹莹，徐保国.一种基于加速度传感器的人体跌倒识别方法[J].计算 机 应 用 研 究, 2013,30(4):1109-1115 [3] 王荣，章韵，陈建新．基于三轴加速度传感器的人体跌倒检测系统设计与实现[J]．计算机应用，2012，32(5):1450-1452 [4] 宁鸿成，滕桂法，赵洋，等．跌倒检测在远程健康监管系统中的应用研究[J]．微型机与应用，2011，30(6):76-81 [5] 薛源．基于多传感器的老人跌倒检测系统的应用与研究[D]．武汉：武汉理工大学，2011 [6] 常晓军．老年人群意外跌倒过程中的身体姿态感知技术研究[D]．西安：西北大学，2011 [7] 石欣，张涛．一种可穿戴式跌倒检测装置设计[J]．仪器仪表学报，2012，33(3):575-580 [8] 姚成玉，赵佳伟，陈毅强．基于嵌入式系统的室内人体跌倒行为监测方法的实现[J]．燕山大学学报，2008,32(6):507-511 [9] 阮涛涛.基于视觉的人体行为检测识别研究[D].杭州：浙江大学,2011． [10]徐川龙. 一种基于三维加速度传感器的人体行为识别方法 [J].计算机系统应用，2013， 22（6）： 132-135. [11] 刘晓祥.基于加速度传感器的动作捕捉系统的研究[D].长春: 吉林大学,2011． [12] 梁 璐．基于层次隐马尔科夫的行为识别研究[D].上海:华东师范大学，2012． [13]郑莉莉.基于SVM的人体异常行为检测算法研究[D].杭州: 浙江工业大学，2012． [14] 梁鹏华.基于 HMM 的人体行为识别研究[D].兰州:兰州交通大学，2013． [15] 刘博.基于 MEMS 传感器的动作捕捉系统开发设计.北京理工大学硕士学位论文，2011 |
5. 计划与进度安排
(1)2022.2.20 ----2022.3.10 查阅资料, 撰写开题报告
(2)2022.3.11 ----2022.3.18 需求分析,熟悉开发工具
(3)2022.3.19 ----2022.3.31 概要设计
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