基本信息
- 項目名稱：
- 3D運動體感系統(tǒng)
- 小類：
- 信息技術
- 大類：
- 科技發(fā)明制作B類
- 簡介：
- 本作品借助于當下最流行的三軸加速度傳感器，將這種全新的人機交互方式與運動理念相結合。通過內嵌在智能手機中的三軸加速度傳感器采集用戶實時的運動加速度信號。接收端程序記錄這些加速度信號并對于使用者靜止、走、跑、跳躍等動作進行準確識別，同時制作了精美的卡通動畫來模仿使用者的運動姿態(tài)，帶給使用者一種全新的用戶體驗。
- 詳細介紹：
- 整個作品集微機電系統(tǒng)技術(MEMS)、信號處理、模式識別和機器學習于一體。帶給使用者一種全新的人機交互形式，并對于人體健康監(jiān)測和人體運動能量消耗評估起到一定指到作用。 整個作品分為手持設備端和PC端兩部分。在手持設備端，加速度信號來源于搭載windows phone 7智能手機中內嵌的加速度傳感器。在PC端，加速度信號來源于放在使用者褲袋中的加速度傳感器。 借助于3G網絡和云計算平臺，隨時隨地上傳運動信息，通過云服務器強大的計算能力，分析使用者運動狀況，給予科學而全面的指導。
作品圖片
作品專業(yè)信息
設計、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點、技術關鍵和主要技術指標
- 目的： 我們利用手持電子設備加速度傳感器所采集到的人體運動信號，通過一系列算法來進行動作識別。并制作卡通造型人物來模仿使用者的各種運動動作，以此達到吸引用戶參加運動的目的，引導他們減輕或消除“亞健康”。 基本思路： 在采集到由加速度傳感器傳來的加速度信號后會先進行信號的預處理，主要目的是去除噪聲，以及根據使用目的將信號分離。 特征提取時我們提出了基于小波變換AR模型的特征提取，平均識別率達到91.26%。 在識別分類時，分類器通過一定算法進行匹配計算，選出相似度最高的參考模板的類別作為識別結果。 創(chuàng)新點： 1.本作品利用加速度傳感器體積小、重量輕,時間分辨率高,其輸出更能反映人體的真實運動狀況等特點，將加速度傳感器與人體運動相結合。 2. 本作品，手持設備端程序基于微軟最新開發(fā)的windows phone 7手機操作。 3. 本作品可以不受場地天氣的限制，可以隨時隨地的進行運動狀態(tài)的監(jiān)測與上傳，給予科學而全面的指導，使得使用者達到科學鍛煉的目的。 技術關鍵： 1. 信號預處理 2. 信號分析 3. 失重檢測 4. 特征選擇 5. 動作識別 技術指標： 1. 基于失重特征，傳感器位置在褲袋中的平均識別率為97.52%；手持的平均識別率為97.02%。 2. 基于失重特征，傳感器位置在褲袋中對于靜止、走、跑、跳的識別率分別為98.25%、98.54%、97.38%、95.93%。
科學性、先進性
- 1.通過云計算平臺，建立個人動態(tài)運動信息數據庫。 而本作品提出一種云計算體系結構，通過手機終端或與傳感器相連的電腦終端，上傳經過壓縮的用戶運動數據到云平臺。在云平臺上建立用戶個人的動態(tài)運動數據庫，通過對運動數據的分析，可以得到用戶的健康狀況、運動狀況等信息。 2.使用Windows phone 7系統(tǒng)，實現(xiàn)完美的界面和觸控效果。 本作品采用Windows phone 7系統(tǒng)作為手機軟件開發(fā)的平臺。其全新的界面，全新的觸控體驗使得本作品具有完美界面和觸控效果。 3.兩種移動端傳感器方式。 為適用更廣泛的人群，本作品的傳感器可以有兩種載體?？梢允褂檬謾C內的傳感器載體，也可以專門制作傳感器載體，使之容易佩戴。 4.卡通動畫人物造型，實時模擬用戶的行走、蹦跳等動作 本作品實現(xiàn)了使用卡通人物造型，實時模擬傳感器攜帶者的行走、蹦跳等動作，動畫制作具有趣味性。虛擬人物與傳感器攜帶者同步地運動，給用戶帶來了極佳的用戶體驗。
獲獎情況及鑒定結果
- 作品2011年3月24日至25日在華南理工大學“賽萊拉”第十二屆“挑戰(zhàn)杯”大學生課外學術科技作品競賽上獲得校內賽二等獎。
作品所處階段
- 應用測試階段
技術轉讓方式
- 無
作品可展示的形式
- 實物、產品、現(xiàn)場演示、錄像
使用說明,技術特點和優(yōu)勢,適應范圍,推廣前景的技術性說明,市場分析,經濟效益預測
- 技術特點： 1.采用WP7平臺，可通過微軟Web Sensor技術完成信息的采集和復雜的云端計算； 2.通過現(xiàn)有的傳感器實現(xiàn)了手持終端體感檢測和運算功能； 本作品的優(yōu)勢在于： 1.采用一種全新的失重特征方法檢測使用者的運動狀態(tài)；利用重力矯正算法避免了手機方向角度的改變對檢測結果的影響。 2.軟件可以通過文字和實時的卡通動畫顯示使用者當前的運動狀態(tài)，例如靜止、走、跑或者跳； 3.可以根據您向軟件設定的性別、身高、體重信息，計算和顯示運動的步數、行走距離、實時運動速度和累計消耗的能量。 推廣前景： 它可以不受場地天氣的限制，可以隨時隨地的進行運動狀態(tài)的監(jiān)測與上傳，借助于3G網絡的全面發(fā)展和云計算平臺的推廣，就可以輕易的建立一個個人的運動狀況檔案,使得使用者可以達到一個科學鍛煉的目的。 市場分析和經濟效益預測： 相信隨著云計算的普及，使用者可以隨時隨地得到自己當前的運動狀況和相應的運動參考。在健康越來越被重視的今天，我們的應用一定會擁有一個美好的前景。
同類課題研究水平概述
- 越來越多的研究表明，人體運動加速度信息能反映人體運動時的重要運動學特征和步態(tài)特征,人體運動加速度信息對于運動健康、醫(yī)療康復和特殊疾病的診斷具有重要意義。因此，很多研究機構和研究人員開始對人體運動加速度信息進行獲取，并進行相關的應用研究。隨著人體運動加速度信息近來被越來越多的研究人員關注，也出現(xiàn)了越來越多的基于人體運動加速度信息的研究成果。 Jani Manty jarvi等人采用ADI公司的雙軸加速度傳感器ADXL202,將相互垂直的雙軸加速度傳感器安裝在測試對象的腰部，從而獲取人體運動時腰部的加速度信息,他們只考慮了兩個方向的加速度信號，并采用相關性方法、FFT方法和兩變分的數據分布統(tǒng)計方法對便攜式裝置的主人進行識別，取得的最佳相等錯誤率分別為7%、10%、18%和19%。 Davrondzhon Gafurov等人也采用ADI公司的雙軸加速度傳感器ADXL202,利用相互垂直的雙軸加速度傳感器測量三維的運動加速度，不同的是，他們將加速度傳感器安裝在測試對象的腳踝處，并在信息處理時，考慮了三個方向的加速度信息，采用累計柱狀圖相似性和周期長度兩種方法進行識別，取得的相等錯誤率分別為5%和9%。 S.H.Shin,C.G.Park和J.W.Kim,H.S.Hong等人將加速度傳感器安置于人體上，來獲取步行或跑步時腰部的加速度信息。通過對獲得的加速度信息進行分析和處理，并通過一定的算法，分析出目前正在進行的人體運動的狀態(tài)，并通過建立經驗公式等算法，進行運動過程中步頻、步長以及運動總路程的估算。 Jee Hyun Choi,Jeongwhan Lee,Hyun Tai Hwang等人將三維加速度傳感器安置在人體的腰部，獲取人體運動時腰部的加速度信息，然后通過信號處理和算法分析，估算整個運動過程中的能量消耗等各種研究。 上海交通大學的陳雷，楊杰，沈紅斌等，選用KXM52-1050三維加速度傳感器裝置在人體胯部，利用計算機對傳感器的數據進行獨立分析，從而進行人體動作識別。他們提出了一種基于加速度信號幾何特征的層次識別算法以識別多種人體運動行為，所選取的特征對個人依賴較小。識別的過程采用了分層識別算法。該算法識別速度快，準確率高，在實際應用中取得了較好的效果。通過大量的實驗，表明該算法對動作的識別正確率在80%以上。
