如何描述人类行为是进行科学研究的首要问题。PAMS是人体行为系统的不同时间尺度下的描述,分别为P系统、A系统、M系统、S系统,他们共同构成了层次化的人体行为模型。
姿态基(PU:Pose Unit)是人体运动中构成人体行为的单关节运动未发生结构性变化的最小的可测量的基本单元。
Pose System,即P系统,是由不同姿态基协同和同步产生的姿态基集合。姿态是不同环节相互协同并同步发生的同一种姿态基序列。该序列持续时间往往在几十个毫秒到几百毫秒范围内。比如,走步过程中的抬腿,与此同时还有摆臂等一起同时发生和结束的姿态基集合。
Action System,即 系统,是为了执行特定任务,呈周期性出现的特定一个周期连续姿态数据序列。动作系统是由连续的姿态系统序列生成的一个呈周期性变化的单周期行为序列。系统包含若干姿态并呈周期性变化。例如:单步行走、跳跃等。
Motion System,系统。是为了特定目标,由有限的不同动作生成的非周期性动作序列。通过执行不同的任务完成一个特定目的动作 序列,动作 系统呈非周期性变化,也往往持续一个较长时间。比如:几分钟、十几分钟,甚至几十分钟、几百分钟。
Sytle Sytem,系统,是在个体一个较长时间周期内生成具有一定特征的运动M序列。假如在的时间段内,系统包含个运动变量M,设定是一个不可逆的随机过程。习惯则是表达了个体行为的总体特征,是一个较长时间段的总体表现。是长久养成的生活方式。往往又与风俗、习俗、道德传统等通过实践或经验有关。习惯是自动化的行为方式,它与人后天条件反射建立有密切关系,习惯也可以包括思维的、情感的内容,它既有积极的一方面,也有消极作用。
不同观察人体行为的时间尺度图
FarBeat 是针对基于可穿戴设备所产生的海量的杂乱的健康行为数据进行加工处理,提取高价值信息供研究和健康干预所用。该项目可以看做是一个健康大数据的提炼工厂。在国家相关管理机构的指导和帮助下,通过标准化的输入和输出,提高健康大数据行业的标准化、规范化,推动行业发展。
依据主动健康SAEE 模型。研究覆盖毫秒、秒、分、时、日、周、年等大跨度时间尺度的层次模型,根据人体系统复杂度,将人体行为系统分为姿态、动作、运动和习惯4个层次,构建人体行为PAMS 模型。
本发明提出的人体活动识别方法通过多个传感器采集人体不同部位的运动信号,对多个传感器的数据进行拓扑特征提取,再利用训练好的分类器对每一个传感器的特征数据进行分类,最后对多个传感器对应的分类结果进行融合,获得人体活动的类别,通过将多个传感器的分类结果进行融合,提高了识别的准确率,此外,将传感器数据的拓扑
本发明提出的基于拓扑特征的多分类器的选取方法通过将多个传感器的步态数据拼接成多通道数据后再对多通道数据进行特征提取,获得多通道融合的特征,使得提取的特征更加全面,且将多通道数据的拓扑特征作为多个分类器的测试数据可以获得在常规统计分析中丢失的关键信息,避免了手动提取特征造成的不稳定性和复杂性的
本文件规定了跑步运动场景下相关的运动信息数据元的数据元名称、定义、数据来源、数据元值的数据类型、标识格式和数据元允许值。 本文件适用于在跑步运动场景中描述用户运动状态、身体体征参数等信息数据,以及用于相关信息数据标识信息的交换与共享。