人体运动信息采集监测和分析识别技术的研究及应用

成果基本信息
关键词：	惯性传感器;动作识别;步态分析;行人导航;传感器网络
成果类别：		技术成熟度：
体现形式（基础理论类）：		体现形式（应用技术类）：	无
成果登记号：	360-16-20410369	资源采集日期：	2017-02-20

研究情况
单位名称：	大连理工大学	技术水平：
评价证书号：	鉴字[教PP2016]第001号	评价单位：	教育部
评价日期：	2016.04.26	评价证书号：	鉴字[教PP2016]第001号

转化情况
转让范围：		推广形式：	无
已转让企业数（个）：	0

联系方式
联系人（平台）：	玉女士	联系人（平台）电话：	0771-5885053
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成果简介
随着智能化和信息化时代的到来，许多应用领域中存在着采集、监测、分析和识别人体运动信息的需求，亟需一种可以为人体动作识别和步态分析提供量化指标的监测手段。本课题所研究的人体运动信息采集监测和分析识别技术，应用体域传感器网络（Body Sensor Network，BSN，简称体感网）技术，通过佩戴在人体躯体上的无线传感器节点，采集人体的生理信号和运动信号，通过分析所采集的传感器数据信号可以定性或者量化地监测、分析和识别人体的日常和异常动作，为人体运动信息的采集监测和分析识别的实际应用提供了理论基础和技术指导。　　体感网是近几年新兴起的一种穿戴式网络技术，具有成本低、功耗少、使用安全、小范围监测且操作简单等特点。应用体感网采集监测、分析和识别人体的动作信号是近年来体感网的研究热点，该应用可以实现人体运动信息采集监测和分析识别的精细化、信息化、智能化与网络化。　　基于体感网的人体运动信息采集监测和分析识别技术，由于系统体积小、质量轻，具有穿戴简单方便和不影响人体正常运动的优点，可实现用户进行自我实时监测的目的。目前，体感网的研究主要集中在应用体感网识别人体日常动作、监测异常动作、分析人体步态、老年人监护、辅助体育训练、追踪人员位置和实现行人导航等。本项研究通过对人体运动进行建模，使得系统可以根据实测运动数据，监测、分析和识别人体的动作信号，并利用无线通讯方式进行上位机与下位机之间的通信，以建立完整的数据采集、传输、存储、分析和处理机制。　　针对许多领域中存在的采集、监测、分析和识别人体运动信息的需求，本课题基于体感网技术应用无线传感器节点采集人体运动过程中产生的运动信息，通过融合耦合隐马尔可夫算法、概率神经网络算法、可调节模糊聚类算法、基于混合核函数的加权极端学习机和非线性卡尔曼滤波算法等方法对人体动作进行监测、分析和识别，提出了能够实时监测人体动作信息的系统装置和客观量化评估人体运动的方法。　　本项研究工作从2007年1月开始，以企事业单位委托方式承担了大连市软件产业专项基金项目，进行了无线网络数据终端的研究工作，研发出无线网络数据终端的嵌入式系统软件。在此基础上陆续成功获得了一项大连市工程研究中心和工程实验室项目以及两项国家计划研究项目的资助，开展了基于体感网的人体运动信息采集监测和分析识别技术的研究和应用工作。　　本研究的课题来源分别介绍如下：　　[1] 企事业单位委托，项目来源大连市软件产业专项基金. 双模接入无线网络数据终端的嵌入式系统软件， 2007。　　[2] 大连市工程研究中心和工程实验室项目. 大连市工业无线传感器网络工程实验室建设项目， 2010。　　[3] “面向地震应急搜救机器人研究开发与应用”国家“863计划”项目子课题（2012AA041505-02）. 人体肢体运动信息实时采集单元研制， 2012。　　[4] 国家自然科学基金（61174027）. 双人交互协同动作的识别和监测的研究， 2012。　　本研究所获得的基于体感网的人体运动信息采集监测和分析识别技术，提供了一种穿戴式、无线网络化、实时和不受地域限制的人体运动信息采集监测和分析识别的技术手段。该技术具有低成本、高效率和智能化的显著特点，具有很好的社会效益和巨大的市场需求。本项研究成果在动作识别、运动辅助训练、康复评估、步态分析、人员定位和行人导航等诸多实际应用领域中具有广阔的应用前景。

成果名称：	人体运动信息采集监测和分析识别技术的研究及应用	关键词：	惯性传感器;动作识别;步态分析;行人导航;传感器网络
成果类别：		一级分类名称：	机械制造
二级分类名称：	仪器仪表技术	三级分类名称：	传感器
研究起止时间：	2007.01 至2016.04	成果体现形式（应用技术类）：	无
成果属性：		成果体现形式（基础理论类）：
技术成熟度：		技术水平：
研究形式：		学科分类1：
单位名称：	大连理工大学	学科分类2：
中图分类号1：		所属高新技术类别：
中图分类号2：		课题来源：
应用行业：		课题立项名称：
国家科技计划子类别：		课题立项编号：	61174027
经费实际投入额（万元）：	268.00	评价单位：	教育部
评价形式：	无	应用状态：	无
评价日期：	2016.04.26	转让范围：
评价证书号：	鉴字[教PP2016]第001号	推荐单位：	大连理工大学
推广形式：	无	成果登记号：	360-16-20410369
成果简介：	随着智能化和信息化时代的到来，许多应用领域中存在着采集、监测、分析和识别人体运动信息的需求，亟需一种可以为人体动作识别和步态分析提供量化指标的监测手段。本课题所研究的人体运动信息采集监测和分析识别技术，应用体域传感器网络（Body Sensor Network，BSN，简称体感网）技术，通过佩戴在人体躯体上的无线传感器节点，采集人体的生理信号和运动信号，通过分析所采集的传感器数据信号可以定性或者量化地监测、分析和识别人体的日常和异常动作，为人体运动信息的采集监测和分析识别的实际应用提供了理论基础和技术指导。　　体感网是近几年新兴起的一种穿戴式网络技术，具有成本低、功耗少、使用安全、小范围监测且操作简单等特点。应用体感网采集监测、分析和识别人体的动作信号是近年来体感网的研究热点，该应用可以实现人体运动信息采集监测和分析识别的精细化、信息化、智能化与网络化。　　基于体感网的人体运动信息采集监测和分析识别技术，由于系统体积小、质量轻，具有穿戴简单方便和不影响人体正常运动的优点，可实现用户进行自我实时监测的目的。目前，体感网的研究主要集中在应用体感网识别人体日常动作、监测异常动作、分析人体步态、老年人监护、辅助体育训练、追踪人员位置和实现行人导航等。本项研究通过对人体运动进行建模，使得系统可以根据实测运动数据，监测、分析和识别人体的动作信号，并利用无线通讯方式进行上位机与下位机之间的通信，以建立完整的数据采集、传输、存储、分析和处理机制。　　针对许多领域中存在的采集、监测、分析和识别人体运动信息的需求，本课题基于体感网技术应用无线传感器节点采集人体运动过程中产生的运动信息，通过融合耦合隐马尔可夫算法、概率神经网络算法、可调节模糊聚类算法、基于混合核函数的加权极端学习机和非线性卡尔曼滤波算法等方法对人体动作进行监测、分析和识别，提出了能够实时监测人体动作信息的系统装置和客观量化评估人体运动的方法。　　本项研究工作从2007年1月开始，以企事业单位委托方式承担了大连市软件产业专项基金项目，进行了无线网络数据终端的研究工作，研发出无线网络数据终端的嵌入式系统软件。在此基础上陆续成功获得了一项大连市工程研究中心和工程实验室项目以及两项国家计划研究项目的资助，开展了基于体感网的人体运动信息采集监测和分析识别技术的研究和应用工作。　　本研究的课题来源分别介绍如下：　　[1] 企事业单位委托，项目来源大连市软件产业专项基金. 双模接入无线网络数据终端的嵌入式系统软件， 2007。　　[2] 大连市工程研究中心和工程实验室项目. 大连市工业无线传感器网络工程实验室建设项目， 2010。　　[3] “面向地震应急搜救机器人研究开发与应用”国家“863计划”项目子课题（2012AA041505-02）. 人体肢体运动信息实时采集单元研制， 2012。　　[4] 国家自然科学基金（61174027）. 双人交互协同动作的识别和监测的研究， 2012。　　本研究所获得的基于体感网的人体运动信息采集监测和分析识别技术，提供了一种穿戴式、无线网络化、实时和不受地域限制的人体运动信息采集监测和分析识别的技术手段。该技术具有低成本、高效率和智能化的显著特点，具有很好的社会效益和巨大的市场需求。本项研究成果在动作识别、运动辅助训练、康复评估、步态分析、人员定位和行人导航等诸多实际应用领域中具有广阔的应用前景。
联系人：	赵红宇	成果登记日期：	2016-04-26
联系人email：	zhaohy@dlut.edu.cn	单位代码：	92100032
邮政编码222：	116024	联系人电话：	13236917940
单位传真：	0411-84691725	单位通讯地址：	辽宁省大连市甘井子区凌工路2号
单位所在省市：		单位电话：	0411-84708304
转让收入（万元）：	0	单位属性：
合作完成单位：	大连医科大学附属第二医院;中国地震应急搜救中心	已转让企业数（个）：	0
成果发布年份：	2016	知识产权形式：
成果完成人：	王哲龙;赵红宇;姜永梅;胡卫建;顾宏;仇森;郭明;王佳鑫;武东辉;杨宁;刘龙;高琴	资源采集日期：	2017-02-20

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