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基本信息
- 項目名稱：
- 3D運(yùn)動體感系統(tǒng)
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 大類：
- 科技發(fā)明制作B類
- 簡介：
- 本作品借助于當(dāng)下最流行的三軸加速度傳感器，將這種全新的人機(jī)交互方式與運(yùn)動理念相結(jié)合。通過內(nèi)嵌在智能手機(jī)中的三軸加速度傳感器采集用戶實(shí)時的運(yùn)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(jìn)行準(zhǔn)確識別，同時制作了精美的卡通動畫來模仿使用者的運(yùn)動姿態(tài)，帶給使用者一種全新的用戶體驗(yàn)。
- 詳細(xì)介紹：
- 整個作品集微機(jī)電系統(tǒng)技術(shù)(MEMS)、信號處理、模式識別和機(jī)器學(xué)習(xí)于一體。帶給使用者一種全新的人機(jī)交互形式，并對于人體健康監(jiān)測和人體運(yùn)動能量消耗評估起到一定指到作用。 整個作品分為手持設(shè)備端和PC端兩部分。在手持設(shè)備端，加速度信號來源于搭載windows phone 7智能手機(jī)中內(nèi)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(wǎng)絡(luò)和云計算平臺，隨時隨地上傳運(yùn)動信息，通過云服務(wù)器強(qiáng)大的計算能力，分析使用者運(yùn)動狀況，給予科學(xué)而全面的指導(dǎo)。
作品圖片
作品專業(yè)信息
設(shè)計、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標(biāo)
- 目的： 我們利用手持電子設(shè)備加速度傳感器所采集到的人體運(yùn)動信號，通過一系列算法來進(jìn)行動作識別。并制作卡通造型人物來模仿使用者的各種運(yùn)動動作，以此達(dá)到吸引用戶參加運(yùn)動的目的，引導(dǎo)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(jìn)行信號的預(yù)處理，主要目的是去除噪聲，以及根據(jù)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(dá)到91.26%。 在識別分類時，分類器通過一定算法進(jìn)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(jié)果。 創(chuàng)新點(diǎn)： 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(shí)運(yùn)動狀況等特點(diǎn)，將加速度傳感器與人體運(yùn)動相結(jié)合。 2. 本作品，手持設(shè)備端程序基于微軟最新開發(fā)的windows phone 7手機(jī)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(jìn)行運(yùn)動狀態(tài)的監(jiān)測與上傳，給予科學(xué)而全面的指導(dǎo)，使得使用者達(dá)到科學(xué)鍛煉的目的。 技術(shù)關(guān)鍵： 1. 信號預(yù)處理 2. 信號分析 3. 失重檢測 4. 特征選擇 5. 動作識別 技術(shù)指標(biāo)： 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(xué)性、先進(jìn)性
- 1.通過云計算平臺，建立個人動態(tài)運(yùn)動信息數(shù)據(jù)庫。 而本作品提出一種云計算體系結(jié)構(gòu)，通過手機(jī)終端或與傳感器相連的電腦終端，上傳經(jīng)過壓縮的用戶運(yùn)動數(shù)據(jù)到云平臺。在云平臺上建立用戶個人的動態(tài)運(yùn)動數(shù)據(jù)庫，通過對運(yùn)動數(shù)據(jù)的分析，可以得到用戶的健康狀況、運(yùn)動狀況等信息。 2.使用Windows phone 7系統(tǒng)，實(shí)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(jī)軟件開發(fā)的平臺。其全新的界面，全新的觸控體驗(yàn)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(jī)內(nèi)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(shí)時模擬用戶的行走、蹦跳等動作 本作品實(shí)現(xiàn)了使用卡通人物造型，實(shí)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(yùn)動，給用戶帶來了極佳的用戶體驗(yàn)。
獲獎情況及鑒定結(jié)果
- 作品2011年3月24日至25日在華南理工大學(xué)“賽萊拉”第十二屆“挑戰(zhàn)杯”大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品競賽上獲得校內(nèi)賽二等獎。
作品所處階段
- 應(yīng)用測試階段
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 無
作品可展示的形式
- 實(shí)物、產(chǎn)品、現(xiàn)場演示、錄像
使用說明,技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢,適應(yīng)范圍,推廣前景的技術(shù)性說明,市場分析,經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測
- 技術(shù)特點(diǎn)： 1.采用WP7平臺，可通過微軟Web Sensor技術(shù)完成信息的采集和復(fù)雜的云端計算； 2.通過現(xiàn)有的傳感器實(shí)現(xiàn)了手持終端體感檢測和運(yùn)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(yùn)動狀態(tài)；利用重力矯正算法避免了手機(jī)方向角度的改變對檢測結(jié)果的影響。 2.軟件可以通過文字和實(shí)時的卡通動畫顯示使用者當(dāng)前的運(yùn)動狀態(tài)，例如靜止、走、跑或者跳； 3.可以根據(jù)您向軟件設(shè)定的性別、身高、體重信息，計算和顯示運(yùn)動的步數(shù)、行走距離、實(shí)時運(yùn)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(jìn)行運(yùn)動狀態(tài)的監(jiān)測與上傳，借助于3G網(wǎng)絡(luò)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(yùn)動狀況檔案,使得使用者可以達(dá)到一個科學(xué)鍛煉的目的。 市場分析和經(jīng)濟(jì)效益預(yù)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(dāng)前的運(yùn)動狀況和相應(yīng)的運(yùn)動參考。在健康越來越被重視的今天，我們的應(yīng)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(yùn)動加速度信息能反映人體運(yùn)動時的重要運(yùn)動學(xué)特征和步態(tài)特征,人體運(yùn)動加速度信息對于運(yùn)動健康、醫(yī)療康復(fù)和特殊疾病的診斷具有重要意義。因此，很多研究機(jī)構(gòu)和研究人員開始對人體運(yùn)動加速度信息進(jìn)行獲取，并進(jìn)行相關(guān)的應(yīng)用研究。隨著人體運(yùn)動加速度信息近來被越來越多的研究人員關(guān)注，也出現(xiàn)了越來越多的基于人體運(yùn)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(yùn)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(guān)性方法、FFT方法和兩變分的數(shù)據(jù)分布統(tǒng)計方法對便攜式裝置的主人進(jìn)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(yùn)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(jìn)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(jìn)行分析和處理，并通過一定的算法，分析出目前正在進(jìn)行的人體運(yùn)動的狀態(tài)，并通過建立經(jīng)驗(yàn)公式等算法，進(jìn)行運(yùn)動過程中步頻、步長以及運(yùn)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(yùn)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(yùn)動過程中的能量消耗等各種研究。 上海交通大學(xué)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(jī)對傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立分析，從而進(jìn)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(yùn)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(zhǔn)確率高，在實(shí)際應(yīng)用中取得了較好的效果。通過大量的實(shí)驗(yàn)，表明該算法對動作的識別正確率在80%以上。
