CN113065612A - 一种基于机器学习的人类活动分类识别方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于机器学习的人类活动分类识别方法及系统，包括步骤一、建立数据集，步骤二、对数据集中的惯导数据进行预处理并完成数据集标注，步骤三、建立基于机器学习的人类运动多分类模型，步骤四、使用标注完成的数据集训练人类运动多分类模型，步骤五、通过训练好的人类运动分类模型对进行识别并获得识别结果；本发明使用智能手机作为人类运动信息采集的传感器，使用极为方便，并且能为活动监测提供长期解决方案，且基于lightGBM的人类运动多分类模型具有训练效果好、不易过拟合还可以处理海量数据的优点，同时本发明构建了一个完成的基于机器学习的人类活动分类识别方法及系统，模型部署快，应用前景良好。
Description
技术领域
本发明涉及人类运动分类技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的人类活动分类识别方法及系统。
背景技术
人类活动识别是一个活跃的研究领域，它通过解释来自运动、位置、生理信号和环境信息的属性来开发理解人类行为的方法，人类活动识别的目的是通过对一个人及其周围环境的一系列观察来识别他/她所执行的行为，识别可以通过利用从各种来源检索到的信息来完成，如环境传感器或穿戴式传感器，一些方法在不同的身体部位(如腰部、手腕、胸部和大腿)采用了专用的运动传感器，实现了良好的分类性能；
目前普遍存在的问题，有这些传感器通常会让普通用户感到不舒服，不能为活动监测提供长期解决方案，智能手机设备普及率极高并且智能手机配有大量的内置传感器，如麦克风、双摄像头、加速计、陀螺仪等，使用带有惯性传感器的智能手机是人类活动识别的替代解决方案，传统的人类活动分类识别方法单一，识别速度慢，识别精度不高，因此，本发明提出一种基于机器学习的人类活动分类识别方法及系统以解决现有技术中存在的问题。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提出一种基于机器学习的人类活动分类识别方法及系统，该基于机器学习的人类活动分类识别方法及系统使用智能手机作为人类运动信息采集的传感器，使用极为方便并且能为活动监测提供长期解决方案，且基于lightGBM的人类运动多分类模型具有训练效果好、不易过拟合还可以处理海量数据的优点，同时本发明构建了一个完成的基于机器学习的人类活动分类识别方法及系统，模型部署快，应用前景良好。
为实现本发明的目的，本发明通过以下技术方案实现：一种基于机器学习的人类活动分类识别方法，过程包括以下步骤：
步骤一、建立数据集，通过智能手机采集多组人员不同运动的惯导数据；
步骤二、对数据集中的惯导数据进行预处理，完成数据集标注；
步骤三、建立基于机器学习的人类运动多分类模型；
步骤四、使用步骤二中标注完成的数据集训练步骤三中的基于机器学习的人类运动多分类模型；
步骤五、通过训练好的人类运动分类模型对人类运动进行识别，获得人类运动识别结果。
进一步改进在于，所述步骤一中对惯导数据采集的具体操作为：先将智能手机佩戴在数据采集的人员口袋或者手中，然后实验人员做各种人类正常活动，采集实验人员运动时产生的惯导数据，日常活动包括站立、行走、躺、跑和跳的动作，其中惯导数据包括加速度数据、陀螺仪数据和磁力计数据。
进一步改进在于，所述步骤二的具体操作如下：
第一步、对数据中的惯导数据的预处是进行特征值提取，所述的特征提取方法包括平均值、标准偏差、中值、绝对值、最大值、最小值、信号熵、自回归系数、频率间隔的能量和频率信号峰度；
第二步、进行数据集标注工作，将每种运动的特征提取后的数据标注上对应的运动编号，构建完整的数据集。
进一步改进在于，所述步骤三的具体操作如下：
第一步、建立基于lightGBM的人类运动多分类模型的机器学习的人类运动多分类模型；
第二步、基于lightGBM的人类运动多分类模型是利用弱分类器迭代训练以得到最优模型。
进一步改进在于，所述步骤四的具体训练流程为：
第一步、使用步骤二建立的数据集作为训练样本，将数据集中的70％作为训练测试机，将数据集中的30％作为测试集；
第二步、训练过程使用训练集和测试集训练人类运动分类模型；
第三步、使用验证集计算得到于人类运动多分类模型的准确率；
第四步、根据准确率选择最优的人类运动分类模型。
进一步改进在于，所述步骤五中的具体识别过程为：先令人员配带智能手机，在人员进行运动时通过智能手机将手机内部的惯导数据传输给人类运动分类识别的模型安装端，然后使用基于机器学习的人类多运动分类识别模型对输入的惯导数据进行运动分类识别，最后给出运动识别结果。
一种基于机器学习的人类活动分类识别系统，其特征在于：包括惯导数据采集模块、基于机器学习的人类运动分类识别模块和显示模块；
所述惯导数据采集模块通过智能手机采集人员的运动时产生的惯导数据，用于基于机器学习的人类运动分类识别系统中的输入数据；
所述基于机器学习的人类运动分类识别模块用于处理传输来的人员运动时产生的惯导数据，对人员运动进行分类识别；
所述显示模块用于将模型分类识别的结果显示出来。
本发明的有益效果为：本发明使用智能手机作为人类运动信息采集的传感器，使用极为方便，不会让普通用户感到不舒服，并且能为活动监测提供长期解决方案，且基于lightGBM的人类运动多分类模型具有训练效果好、不易过拟合还可以处理海量数据的优点，同时本发明构建了一个完成的基于机器学习的人类活动分类识别方法及系统，模型部署快，应用前景良好。
附图说明
图1为本发明的方法流程框图。
图2为本发明的系统结构架图。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例对本发明做进一步详述，本实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。
实施例1
根据图1所示，本实施例提供了一种基于机器学习的人类活动分类识别方法，过程包括以下步骤：
步骤一、建立数据集，通过智能手机采集多组人员不同运动的惯导数据，具体操作为：先将智能手机佩戴在数据采集的人员口袋或者手中，然后实验人员做各种人类正常活动，采集实验人员运动时产生的惯导数据，日常活动包括站立、行走、躺、跑和跳的动作，其中惯导数据包括加速度数据、陀螺仪数据和磁力计数据；
步骤二、对数据集中的惯导数据进行预处理，完成数据集标注，具体操作如下：
第一步、对数据中的惯导数据的预处是进行特征值提取，所述的特征提取方法包括平均值、标准偏差、中值、绝对值、最大值、最小值、信号熵、自回归系数、频率间隔的能量和频率信号峰度；
第二步、进行数据集标注工作，将每种运动的特征提取后的数据标注上对应的运动编号，构建完整的数据集；
步骤三、建立基于机器学习的人类运动多分类模型，具体操作如下：
第一步、建立基于lightGBM的人类运动多分类模型的机器学习的人类运动多分类模型；
第二步、基于lightGBM的人类运动多分类模型是利用弱分类器迭代训练以得到最优模型；
步骤四、使用步骤二中标注完成的数据集训练步骤三中的基于机器学习的人类运动多分类模型，具体训练流程为：
第一步、使用步骤二建立的数据集作为训练样本，将数据集中的70％作为训练测试机，将数据集中的30％作为测试集；
第二步、训练过程使用训练集和测试集训练人类运动分类模型；
第三步、使用验证集计算得到于人类运动多分类模型的准确率；
第四步、根据准确率选择最优的人类运动分类模型；
步骤五、通过训练好的人类运动分类模型对人类运动进行识别，获得人类运动识别结果，具体识别过程为：先令人员配带智能手机，在人员进行运动时通过智能手机将手机内部的惯导数据传输给人类运动分类识别的模型安装端，然后使用基于机器学习的人类多运动分类识别模型对输入的惯导数据进行运动分类识别，最后给出运动识别结果。
实施例2
根据图2所示，本实施例提供了一种基于机器学习的人类活动分类识别系统，其特征在于：包括惯导数据采集模块、基于机器学习的人类运动分类识别模块和显示模块；
所述惯导数据采集模块通过智能手机采集人员的运动时产生的惯导数据，用于基于机器学习的人类运动分类识别系统中的输入数据；
所述基于机器学习的人类运动分类识别模块用于处理传输来的人员运动时产生的惯导数据，对人员运动进行分类识别；
所述显示模块用于将模型分类识别的结果显示出来。
该基于机器学习的人类活动分类识别方法及系统使用智能手机作为人类运动信息采集的传感器，使用极为方便，不会让普通用户感到不舒服，并且能为活动监测提供长期解决方案，且基于lightGBM的人类运动多分类模型具有训练效果好、不易过拟合还可以处理海量数据的优点，同时本发明构建了一个完成的基于机器学习的人类活动分类识别方法及系统，模型部署快，应用前景良好。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (7)
1.一种基于机器学习的人类活动分类识别方法，其特征在于过程包括以下步骤：
步骤一、建立数据集，通过智能手机采集多组人员不同运动的惯导数据；
步骤二、对数据集中的惯导数据进行预处理，完成数据集标注；
步骤三、建立基于机器学习的人类运动多分类模型；
步骤四、使用步骤二中标注完成的数据集训练步骤三中的基于机器学习的人类运动多分类模型；
步骤五、通过训练好的人类运动分类模型对人类运动进行识别，获得人类运动识别结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的人类活动分类识别方法，其特征在于，所述步骤一中对惯导数据采集的具体操作为：先将智能手机佩戴在数据采集的人员口袋或者手中，然后实验人员做各种人类正常活动，采集实验人员运动时产生的惯导数据，日常活动包括站立、行走、躺、跑和跳的动作，其中惯导数据包括加速度数据、陀螺仪数据和磁力计数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的人类活动分类识别方法，其特征在于，所述步骤二的具体操作如下：
第一步、对数据中的惯导数据的预处是进行特征值提取，所述的特征提取方法包括平均值、标准偏差、中值、绝对值、最大值、最小值、信号熵、自回归系数、频率间隔的能量和频率信号峰度；
第二步、进行数据集标注工作，将每种运动的特征提取后的数据标注上对应的运动编号，构建完整的数据集。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的人类活动分类识别方法，其特征在于，所述步骤三的具体操作如下：
第一步、建立基于lightGBM的人类运动多分类模型的机器学习的人类运动多分类模型；
第二步、基于lightGBM的人类运动多分类模型是利用弱分类器迭代训练以得到最优模型。
5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的人类活动分类识别方法，其特征在于，所述步骤四的具体训练流程为：
第一步、使用步骤二建立的数据集作为训练样本，将数据集中的70％作为训练测试机，将数据集中的30％作为测试集；
第二步、训练过程使用训练集和测试集训练人类运动分类模型；
第三步、使用验证集计算得到于人类运动多分类模型的准确率；
第四步、根据准确率选择最优的人类运动分类模型。
6.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的人类活动分类识别方法，其特征在于，所述步骤五中的具体识别过程为：先令人员配带智能手机，在人员进行运动时通过智能手机将手机内部的惯导数据传输给人类运动分类识别的模型安装端，然后使用基于机器学习的人类多运动分类识别模型对输入的惯导数据进行运动分类识别，最后给出运动识别结果。
7.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的人类活动分类识别方法的识别系统，其特征在于：包括惯导数据采集模块、基于机器学习的人类运动分类识别模块和显示模块；
所述惯导数据采集模块通过智能手机采集人员的运动时产生的惯导数据，用于基于机器学习的人类运动分类识别系统中的输入数据；
所述基于机器学习的人类运动分类识别模块用于处理传输来的人员运动时产生的惯导数据，对人员运动进行分类识别；
所述显示模块用于将模型分类识别的结果显示出来。
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