基于柔性力敏传感器的便携式坐姿监测与提醒系统

读写坐姿长时间不规范将对青少年身体健康、学习效率产生不利影响.本文基于柔性力敏传感器,设计了一套新型的便携式读写坐姿实时监测及智能提醒系统.该系统根据生物力学、人体工程学规律,通过铺设于座椅上40 cm×40 cm的柔性力敏传感器,采集坐立时臀部压力分布数据。首先对原始数据进行预处理,再通过所提出的坐姿动作识别与分析算法对坐姿状态进行识别,实时分析坐姿情况,最后结合环境的温度、湿度、光强参数,给出预警方案.同时,在手机APP客户端实时显示并且存储监测期间坐姿及环境变化情况.该系统设计简单、交互性强,借助手机和压力垫的便携性,方便用户达到实时预警和分析的效果,帮助青少年纠正不良坐姿.     

一种面向非平衡步态数据的帕金森病诊断方法

运动障碍是帕金森病（PD）患者的重要特征,步态信号分析可以为疾病诊断和康复治疗提供有力依据。现实中PD患者数量远小于正常人群,传统的机器学习方法不适合对正例样本数远多于反例的非平衡数据进行分类。为了准确地区分出PD患者和健康人,使用一种代价敏感支持向量机（CS-SVM）的方法来构建PD患者和健康人之间的步态信号分类模型。所有受试者的步态运动学特征数据是采用真实的U型电子步道系统提取的,并将特征数据转化为无量纲的形式来消除身高对时空属性的影响。实验结果表明使用这种CS-SVM方法得到的预测准确率和F-measure值分别达到了94.16%和87.08%,与传统的SVM方法相比性能更优。同时消除身高对时空属性的影响可以大幅提高识别性能,预测准确率和F-measure值分别达到94.81%和88.66%。     

基于GA的步态特征与SVM参数协同优化研究

为了辅助医生对帕金森病患者进行更好的诊断,采用遗传算法对患者步态特征和支持向量机参数进行协同优化。在特征选择部分将步态特征和支持向量机参数使用二进制编码的方式生成染色体,同时输入到遗传算法中。考虑到遗传算法的搜索性能和运行时间,针对算法中的种群大小和进化代数这两个参数进行了寻优,找出合适的种群大小和进化代数。实验结果显示平均准确率为85.11%,相对于其他特征选择算法,准确率最高高出14%。表明使用该方法后对帕金森病患者的步态特征进行了有效去除,有利于患者的诊断。     

基于柔性力敏传感技术的新型人机交互方法及应用

人机交互领域一直都是研究的热点,为了实现下肢与计算机的交互功能,提出了一种基于柔性力敏传感技术的新型人机交互系统。首先利用柔性力敏传感器获取足底压力信息,然后采用了基于数据驱动的方法进行足迹跟踪,建立帧间向量实现对下肢动作的识别,该方法具有较好的识别率和响应速度,能够满足下肢与计算机交互的系统性能要求。最终,基于Unity3D综合型游戏开发工具,开发设计了一款步态交互游戏,通过下肢操作进行互动游戏,验证了该系统的可行性;同时邀请20名用户进行用户调查,调查结果显示系统能较好地实现用户下肢交互的游戏同步,并且用户对系统整体给予了积极评价。     

U-型电子步道系统：帕金森病运动障碍评估

为了实现帕金森病（PD）运动障碍全面而准确地量化评估和帕金森病的辅助诊断,设计一种新的用于量化步态分析的U-型电子步道系统,该系统包括U-型电子步道和数字诊疗系统。利用U-型电子步道系统获取传感器信号,并采用数字诊疗系统提取受试者直行和转弯状态下运动障碍相关的步态运动学特征。在测试阶段,采用支持向量机（SVM）分类算法识别帕金森病患者步态模式。实验结果表明基于U-型电子步道系统提取的步态运动学特征,构建的模型能实现帕金森病患者识别,同时提取的转弯步态特征能够大幅提高帕金病患者的准确率。     

基于柔性力敏传感器的左右脚动态识别方法

在利用柔性力敏传感器获取动态足底压力分布数据时,能够准确快速自动区分左右脚的数据将极大提升数据的可视性和分析的便利性。为此,提出了一种基于足底压力和脚印外观形状的左右脚动态识别方法。首先,基于足底动力学原理,利用连通域的图像分割算法对足底压力数据进行聚类分析,得到每一步压力脚印的时间和坐标范围;在此基础上进一步分离出完整的单步压力数据;最后利用单步压力数据刻画脚印轮廓,并根据轮廓的外观特征进行左右脚识别。本文提出的方法可应用于步态分析、临床辅助诊断、步态识别等领域。通过108个实测数据样本的测试表明：本文方法的识别率高达94.5%,并具有较好的鲁棒性。     

一种基于柔性力敏传感器的人数统计系统

针对复杂环境下公共场所出入口的人数统计需求,避免因光照变化、遮挡、运动模糊及复杂背景等对统计精度造成的影响,提出一种基于柔性力敏传感器的人数统计系统。该系统实时获取公共场所出入口处的行人在传感器区域留下的压力足印,并通过网络通信模块将足底压力数据传递给上位机进行数据处理与分析,经过数据去噪、图像分割和特征提取等步骤得到目标脚印及其特征参数,再运用特征匹配和运动轨迹规划算法进行人数统计。实验结果表明,该系统不仅工作稳定,具有较好的鲁棒性以及较快的响应速度,而且在不同测试场景中均可获得较高的统计准确率,特定场景下最高可达98%。     

基于先验规则均值滤波的温室大棚气体监测系统设计

针对传统气体检测的系统软件滤波方法不能够剔除全部毛刺点的问题,提出一种基于先验规则均值滤波算法空气监测无线传感系统的设计。系统含有被测量光照强度、CO2浓度、温度、湿度,利用硅光电池、红外二氧化碳探头、复合温湿度传感器SHT21对四种参数进行数据采集,采用GPRS无线通信技术、Modbus协议、实现了现场监测传感器和上位机监控软件之间的通信,便于用户监控、查询和建立温室环境模型,从而有效地实现了对多个温室大棚内监测点数据的远程监控和环境分析。     

基于激光扫描的脚型测量系统关键技术及可靠性研究

针对脚型参数低成本高可靠性自动测量问题,研制了一种基于激光扫描的脚型测量系统。该系统主要由线结构激光源、CMOS摄像头、扫描机构及其控制软件组成。采用最小面积外接矩形法、最大方差分割法以及灰度重心法等图像处理方法,实现了摄像头标定、足底扫描图像处理和足面线结构光图像处理等系统关键技术。为验证系统的可靠性及精度,46名志愿者应征参与到实验中,运用统计学方法,统计分析脚型参数的可靠性。研究结果表明,该脚型测量系统具有很好的可靠性和精度,满足脚型测量的需求。