一种室内人员行为识别及位置跟踪系统及方法技术方案

一种室内人员行为识别及位置跟踪系统及方法，该系统包括PIR传感器单元、运动传感器单元及服务器PC；该方法包括：产生不同类别的行为地图；PIR传感器单元布置于室内天棚上，人员携带运动传感器进入室内；PIR传感器单元实时获取该人员的人体红外信号，运动传感器单元实时采集三轴加速度信号；当PIR传感器检测到人员的红外信号时，转换成开关量信号传递给服务器PC，当运动传感器检测到三轴加速度信号时，将信号转化成数字信号传至服务器PC；服务器PC根据运动引起的三轴加速度信号选择行为地图，进行人员行为识别及位置跟踪。本发明专利技术将PIR传感器与其他类型传感器相结合，在多个层次进行检测、互联，以达到精确估计，从而有效进行室内的人体行为位置追踪。

【技术实现步骤摘要】
一种室内人员行为识别及位置跟踪系统及方法
本专利技术属于室内定位
，具体是一种室内人员行为识别及位置跟踪系统及方法。
技术介绍
室内环境中的人体行为定位就是确定某人在室内环境中所处的位置。“室内环境”可以是办公室、家庭居室；“位置”可以是某个坐标点，也可以是某个区域。人体位置是个非常重要的信息，很多人的行为、动作和状态的识别都依赖于他的位置。通过实时的人体定位，还可以进一步实现人体的跟踪。同室外空旷区域相比，室内环境中的人体定位还具有以下特点：1)室内环境的面积相对较小，因此对识别精度要求比较高；2)室内环境一般都比较复杂，存在很多障碍物，如桌椅、家具、墙壁等，因此一些用于室外自由空间定位的方法通常不再适用；3)室内环境中存在的一些固定设施，比如门、楼梯等，常常可以用来间接地实现人体的定位。全球定位系统(GlobalPositionSystem，GPS)广泛应用于室外目标定位。然而室内环境的复杂性，如GPS信号的传播受到建筑物本身以及障碍物的影响而无法定位，而且在室内对定位精度的要求也比室外高，GPS技术不适用于室内定位。室内定位问题需要另外的解决方法。现有的室内定位方法很多，多采用各种不同类型的传感器，每种传感器都能在一定条件下有很好的定位。现有技术中，应用于智能家居系统监控老年人或者病人在室内的活动情况，有一些装置及方法，如EasyLiving采用摄像头；利用无线局域网的RSSI定位，ActiveBadges要求使用者携带硬件标签、ActiveBats使用超生传感器定位、超声传感器和视频传感器。这些装置系统在实施费用、安装、可靠性及隐私保护方面各有不足。
技术实现思路
针对现有技术存在的不足，本专利技术提供一种室内人员行为识别及位置跟踪系统及方法。本专利技术的技术方案是：一种室内人员行为识别及位置跟踪系统，包括PIR传感器单元、运动传感器单元及服务器PC；PIR传感器单元安装在室内定位区域的天棚上，用于采集室内人员的人体红外信号，粗略识别室内人员的位置，并发送给服务器PC；运动传感器单元由室内人员携带，用于采集室内人员运动引起的三轴加速度信号并根据该信号识别运动状态发送给服务器PC；服务器PC用于根据室内环境布局及室内人员的行为习惯来产生不同类别的行为地图，并根据运动引起的三轴加速度信号选择行为地图，进行人员行为识别及位置跟踪。所述PIR传感器单元包括PIR传感器、第一微控制器和第一无线通信模块，PIR传感器的输出端连接第一微控制器的输入端，第一微控制器的输出端连接第一无线通信单元的输入端，第一微控制器通过第一无线通信模块与服务器PC建立无线通信。所述运动传感器单元包括三轴加速度传感器、第二微控制器和第二无线通信模块，三轴加速度传感器的输出端连接第二微控制器的输入端，第二微控制器的输出端连接第二无线通信单元的输入端，第二微控制器通过第二无线通信模块与服务器PC建立无线通信。采用所述的室内人员行为识别及位置跟踪系统的室内人员行为识别及位置跟踪方法，包括以下步骤：步骤1：服务器PC根据室内环境布局及室内人员的行为习惯来产生不同类别的行为地图；步骤2：将PIR传感器单元布置于室内天棚上，人员携带运动传感器进入室内；步骤3：当携带运动传感器单元的人员在室内运动时，PIR传感器单元通过实时获取该人员的人体红外信号，运动传感器单元实时采集室内人员运动引起的三轴加速度信号；步骤4：当PIR传感器在其感知半径内检测到人员的红外信号时，转换成开关量信号输出到第一微控制器并经无线通信模块传递给服务器PC，当运动传感器检测到人员运动引起的三轴加速度信号时，将信号转化成数字信号输出至第二控制器，再传至服务器PC；步骤5：服务器PC根据运动引起的三轴加速度信号选择行为地图，进行人员行为识别及位置跟踪；步骤5.1：根据运动引起的三轴加速度信号识别人员姿态，并选择行为地图；步骤5.1.1：取时间窗口Δt，计算重力加速度ax在Δt时间里的变化率运动引起的三轴加速度信号包括：重力加速度ax，人员移动方向加速度ay，根据右手定则垂直于ax和ay的平面az；步骤5.1.2：计算重力加速度ax在Δt时间里的变化率的方差variance；步骤5.1.3：计算时间窗口Δt内重力加速度方向ax的均值mean；步骤5.1.4：如果方差variance大于方差阈值vth1，人员当前姿态为走路；如果均值mean大于均值阈值mth2小于均值阈值mth3，人员当前姿态为坐；如果均值mean大于均值阈值mth4，人员当前姿态为躺；其余情况时，人员当前姿态为站立；步骤5.1.5：根据人员当前姿态选择相应的行为地图；步骤5.2：进行基于粒子滤波的室内人员行为识别及位置跟踪；步骤5.2.1：初始化人员的室内位置分别为的横坐标、纵坐标，第k个粒子状态即位置具有相同的权重N为预测室内位置点的个数；令k＝1，t为当前时刻；步骤5.2.2：建立用于预测t+1时刻第k个粒子状态的状态转移模型式中，表示t时刻第k个粒子状态的速度，表示t时刻第k个粒子状态的方向；根据室内人员的运动习惯，确定人员的移动速度满足：且vmax]]>其中，表示高斯随机函数，表示t-1时刻人员移动速度，vmax表示人员移动速度最大值，σv表示人员室内移动速度方差；人员的移动方向和有关，满足：且π]]>其中，σh表示人员室内移动速度方向方差；步骤5.2.3：建立用于估计t+1时刻第k个粒子的预测粒子状态信度的观察模型计算每个预测粒子状态的可信度；其中，为t+1时刻第k个粒子的PIR传感器观察模型，为t+1时刻第k个粒子的运动传感器观察模型，是PIR传感器获得的人体运动引发的观察数据，为M位“0”或“1”二进制数，其中M表示PIR传感器个数，“0”表示人员不在PIR传感器感知范围内，“1”表示人员在PIR传感器感知范围内；为t+1时刻第k个粒子的运动传感器观察模型，是运动传感器获得人体运动状态变化引起的三轴加速度[ax，av，az]；步骤5.2.3.1：建立t+1时刻第k个粒子的PIR传感器观察模型...

【技术保护点】
一种室内人员行为识别及位置跟踪系统，其特征在于：包括PIR传感器单元、运动传感器单元及服务器PC；PIR传感器单元安装在室内定位区域的天棚上，用于采集室内人员的人体红外信号，粗略识别室内人员的位置，并发送给服务器PC；运动传感器单元由室内人员携带，用于采集室内人员运动引起的三轴加速度信号并根据该信号识别运动状态发送给服务器PC；服务器PC用于根据室内环境布局及室内人员的行为习惯来产生不同类别的行为地图，并根据运动引起的三轴加速度信号选择行为地图，进行人员行为识别及位置跟踪。

【技术特征摘要】
1.一种室内人员行为识别及位置跟踪方法，采用一种室内人员行为识别及位置跟踪系统，包括PIR传感器单元、运动传感器单元及服务器PC；PIR传感器单元安装在室内定位区域的天棚上，用于采集室内人员的人体红外信号，粗略识别室内人员的位置，并发送给服务器PC；运动传感器单元由室内人员携带，用于采集室内人员运动引起的三轴加速度信号并根据该信号识别运动状态发送给服务器PC；服务器PC用于根据室内环境布局及室内人员的行为习惯来产生不同类别的行为地图，并根据运动引起的三轴加速度信号选择行为地图，进行人员行为识别及位置跟踪；所述PIR传感器单元包括PIR传感器、第一微控制器和第一无线通信模块，PIR传感器的输出端连接第一微控制器的输入端，第一微控制器的输出端连接第一无线通信模块的输入端，第一微控制器通过第一无线通信模块与服务器PC建立无线通信；所述运动传感器单元包括三轴加速度传感器、第二微控制器和第二无线通信模块，三轴加速度传感器的输出端连接第二微控制器的输入端，第二微控制器的输出端连接第二无线通信模块的输入端，第二微控制器通过第二无线通信模块与服务器PC建立无线通信；其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤1：服务器PC根据室内环境布局及室内人员的行为习惯来产生不同类别的行为地图；步骤2：将PIR传感器单元布置于室内天棚上，人员携带运动传感器进入室内；步骤3：当携带运动传感器单元的人员在室内运动时，PIR传感器单元通过实时获取该人员的人体红外信号，运动传感器单元实时采集室内人员运动引起的三轴加速度信号；步骤4：当PIR传感器在其感知半径内检测到人员的红外信号时，转换成开关量信号输出到第一微控制器并经第一无线通信模块传递给服务器PC，当运动传感器检测到人员运动引起的三轴加速度信号时，将信号转化成数字信号输出至第二微控制器，再传至服务器PC；步骤5：服务器PC根据运动引起的三轴加速度信号选择行为地图，进行人员行为识别及位置跟踪；步骤5.1：根据运动引起的三轴加速度信号识别人员姿态，并选择行为地图；步骤5.1.1：取时间窗口Δt，计算重力加速度ax在Δt时间里的变化率运动引起的三轴加速度信号包括：重力加速度ax，人员移动方向加速度ay，根据右手定则垂直于ax和ay的平面az；步骤5.1.2：计算重力加速度ax在Δt时间里的变化率的方差variance；步骤5.1.3：计算时间窗口Δt内重力加速度方向ax的均值mean；步骤5.1.4：如果方差variance大于方差阈值vth1，人员当前姿态为走路；如果均值mean大于均值阈值mth2小于均值阈值mth3，人员当前姿态为坐；如果均值mean大于均值阈值mth4，人员当前姿态为躺；其余情况时，人员当前姿态为站立；步骤5.1.5：根据人员当前...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨丹，盛卫华，徐彬，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21