文摘

我们设计和实现一个智能IoT-based运动监测系统实现三个重要参数的监测,即类型的运动,运动,运动在体育活动的时期,优化系统,以支持多个用户同时使用。考虑到运动监控场景聪明健康,IoT-based运动监控系统的框架。框架包含组件,比如主动采集节点、无线接入点、数据处理服务器和终端。相关的算法优化,研究活跃的模式识别和周期计算方法。为活跃的模式识别,两种类型的分类算法不同的复杂性,提出了基于支持向量机(SVM)和深层神经网络,分别适应场景用不同的计算能力。为周期计算,基于在零检测和小波变换的方法提出了计算行为的数量和计算每个操作的时间。在100次行动周期计算实验,计数统计计算方法计算精度达到100%,活动周期计算结果接近真实值,这证明了周期计算方法的有效性。系统提供了一个multiuser-oriented通信方法和实现准确和可靠的人体运动监测,具有广阔的应用前景在物理领域的教育和康复训练。

1。介绍

物联网是新一代信息技术的重要组成部分,是信息时代的一个重要发展阶段。广义上说,物联网是互联网连接;在狭义上,物联网的核心和基础仍然是互联网,是一个网络扩展和扩展的基础上互联网,及其用户方面的倾向延伸和扩展到任何物品之间的信息交流和沟通的趋势项,这也是事物的兴趣(1]。物联网广泛用于网络的集成通过智能感知、识别技术,和通信传感技术如普适计算,因此被称为世界信息产业发展的第三次浪潮之后,电脑和互联网。随着物联网技术的发展,越来越适应标准化的传感器和组件,越来越多的控制系统集成功能转移到产品制造,设备标准化和系统自适应的程度大大增强,大大加强了和专业系统的集成。云平台网络管理和操作的时代必将到来。系统集成和现场调试的工作量和难度的智能建筑正变得越来越少,将成为施工企业的一个附带的项目(2]。

健康是一个今天的人们十分关注的话题,并保持良好的健康是一种常见的希望。健康不仅有助于我们保持一个积极、乐观的情绪和生活态度,也有助于提高我们的幸福感和自信,而且,有一个强壮和健康的身体给学习和工作带来了基本的保护。然而,疾病,伤害,和不健康的生活方式继续保持身体健康带来挑战,而其中最重要的副作用是物理移动(3]。局限在体育活动由于受伤或疾病可以影响人们的自我照料能力,降低他们的生活质量。此外,缺乏锻炼会导致虚弱和肥胖。运动监测系统,最重要的功能是能够识别类型的运动,能够数的数量和周期运动,因为这三个指标是重要的运动。此外,一个可靠的传感器节点设计和通信方法,支持多个用户还可以提高系统的易用性和可靠性(4]。

本文设计一个端到端的肢体运动监测平台,它使用一个可穿戴的手镯运动数据收集,并使用Wi-H支持多个用户传输数据到云,在云服务器中的数据可以分析运动模式识别,运动,和运动周期计算。平台不仅允许多个用户同时使用的肢体运动监测,还提供了一个更全面和准确的分析和描述的动作。拟议的肢体运动监测算法包括一个动作识别算法和周期计算方法。行动识别,动作模式识别实现使用深层神经网络和支持向量机(SVM)在小数据集,并比较不同模型的性能。期计算而言,小波变换,在零monitoring-based肢体动作周期计算研究了实现高精度的计数统计和活跃周期计算。

2。相关的工作

目前,大多数的智能监控设备国内外交流通过蓝牙,无线,或GPRS,和每个设备是一个相对单一功能,相对较大,不方便穿。能源消耗也大,使用的范围不是很宽。人们常常希望多种功能可以集成到一个聪明的可穿戴设备,如腕带,在人员定位、心率监测,和生活环境监测。例如,袖口应该人员定位等功能,心率监测、生活环境监测,监测,和自动触发通知紧急联系人(5]。阿卜杜拉·巴塞等人提出了一种传感器网络基于互联网的远程家庭健康监视的事情(6]。拥有et al .,基于理解和研究常用的人体生理数据,提出了两个系统基于ZigBee的远程家庭健康监视和远程家庭健康监视基于蓝牙和通过比较7]。萨拉瓦南等人选择了基于蓝牙远程家庭健康监测系统,进行了可行性研究(8]。罗宾逊等人设计了一个医疗健康监测系统基于云计算平台,它首先获得心脏病人的生理信息通过硬件平台,然后准确地实现远程诊断的医生通过云计算平台的合作,而与病人的家人保持联系及时(9]。考虑到这是在移动环境中使用和可穿戴设备的基本要求是超低功耗,超小尺寸、独立的可用性,和超低的成本,它需要我们找到一种新技术,以弥补现有技术的缺点。

在国外,越来越多的人使用远程监控照顾运动员的健康。实验也证明了远程监控的确是一个非常有效的陪同,这大大降低了入学率。物联网模块遵循严格的质量标准。它提供了一个合适的解决方案遇到的困难在物联网LPWAN应用程序的部署场景中,这是非常适合应用场景和低功耗宽覆盖的要求。它可以广泛使用。它应用于许多具有高度针对性的垂直物联网的应用,如独立的可穿戴的智能设备。在未来,远程医疗和健康监测的优点可以依靠生理收集传感器设备和无线连接技术物联网提供的全面发展。

基于物联网技术的运动智能监控装置集成了各种传感器来监测用户是否有事故和用户的心率、环境参数、等等,并把这些数据收集的传感器设备返回一个净物联网传感层开放平台通过NB模块,最后系统会自动触发平台触发检测异常现象后,将及时通知预设(10]。系统将自动触发的触发平台检测异常后,和触发器将及时通知预定义的紧急联系人。设备非常实用,可以使用户能够及时检测到异常后运动,这样就可以尽快救出,减少意外事故造成的人员伤亡11]。此外,覆盖面宽,低功耗,低成本、高稳定性的物联网技术可以最大化这些嵌入式设备的数据传输效率,和环境并不局限于室内,但延伸到整个城市,更适合各种户外环境和特殊的人,所以智能可穿戴运动智能监控设备与通信功能更容易使用、更普遍,更广泛的市场应用前景,具有一定的科学研究意义。它有一些科学研究意义(12]。

3所示。优化体育与物联网技术的智能监控系统

3.1。物联网运动智能检测方案的设计

这个系统使用智能穿作为载体,将传感器和硬件设备的身体测量用户,以达到实时监控指标影响老年人的健康,包括血压、血氧、心率。该系统的一个重要指标是BDS定位信息。对一些老年痴呆症患者,实时掌握疾病的定位信息。对一些老年痴呆症患者,是不可或缺的病人的实时的定位信息。智能可穿戴设备,终端设备需要规模较小,安全,可靠,精度高、低功耗、宽通信覆盖,和低成本。根据需求分析,本系统还应具备下列特征(13]:(1)可靠性。有关人体健康的数据,数据的可靠性是一个非常重要的指标;因此,传感器的选择和采集电路的硬件终端的设计需要满足的前提下进行数据的准确性和收集到的原始数据的处理需要解决的优化算法(14]。(2)实时。这个系统包含一个非常重要的监测指标,BDS定位,位置监控;为了实现《卫报》在任何时候知道监控的位置信息,是否目前的范围内,系统的实时要求非常高。(3)低功耗。低功耗智能可穿戴设备的基本要求;能耗过高将大大影响用户体验。产品本身在BDS的承诺的功能定位和低功耗是一个巨大的挑战。(4)低成本。芯片市场的发展,芯片的价格也变得越来越高;在开发程序的选择设备,应该有一个全面的考虑它的功能和价格,如果产品成本太高,增加推广的困难(15]。它不是一个好产品。

这个系统是一个互动系统集传感器技术、物联网技术、互联网技术和基于硬件平台,集合一个智能手机平台,云平台和PC端网站平台。系统由终端设备平台、云服务平台和远程监控平台,终端设备平台分为数据采集和处理模块和数据传输模块,和远程监控平台包含管理电脑终端和用户的手机客户端,和它的系统控制方案如图1。

智能控制器收集信息的终端设备平台的血压、血氧、心率、位置和运动状态的老年用户相应的传感器,和主控制器收集到的数据进行处理,然后将处理过的数据发送到云服务平台通过无线网络。然后,平台传输数据到移动客户端和PC的《卫报》通过网络,和云平台方案可以直接用作电脑终端,或数据可以被转移到第三方电脑终端的网站也可以存储大量的数据,并扮演一个数据库的角色在整个系统16]。《卫报》可以访问手机客户端和PC网站随时查看测试数据和运动跟踪的老年人,这不仅可以监测老年人的身体状况很长一段时间但也向《卫报》发送警报,当有异常情况,以便可以及时处理意料之外的情况。

3.2。移动智能监控系统优化

深覆盖能力、低功耗和巨大的连通性是其独特的优势,它主要适用于物联网的应用,如遥感、监视和测量。智能抄表、车辆跟踪、智能停车场、物流监控、智能农业、林业、畜牧业、渔业、智能家居、智能穿,和智能社区,都是可以应用的领域。因为低功耗的需求,广泛覆盖,和低成本非常清楚在这些领域,然而,这些挑战正是2 g / 3 g / 4 g和其他相关无线技术现在广泛的商业化不能满足。

本文结合网络模型基于一维卷积神经网络和一个长期和短期记忆网络发达,相结合的特性,可以用于处理时间序列信号的输出构成传感器和需要较少的数据量。一维卷积神经网络具有的优势需要较少的训练样本。网络一维卷积核,其卷积操作可以扫描时序信号的每一个本地部分和我的当地特色。通过结合卷积内核与不同的窗口长度,提取的特征在不同尺度的信号可以实现。这种特性也使得一维卷积神经网络有更好的结果在小数据集相对于其他网络。此外,由于池层的存在,一维卷积神经网络可以实现将采样的信号,而缩短的长度信号加快培训过程和缩短所需的时间来训练网络。然而,一维卷积神经网络时间顺序不敏感,所以他们不能在相关信息信号的时间顺序(17]。另一方面,长期短期记忆网络是一个时间上的递归神经网络,这原本是设计用来处理时间序列。长期短期记忆网络内的独特的门结构使得它选择性地保留或忘记先前的信息和更好的记忆事件时间序列的时间间隔。然而,长期短期记忆网络需要大量的训练数据。因此,结合一维卷积神经网络的短期记忆网络可以充分利用两者的优点,可我的时间信息的数据而不需要大量的训练样本,从而实现行为的识别。

在选择敏感轴,三个角(欧拉)的轴被排除在外,唯一剩下的六轴选择和分析。敏感轴的具体选择方法如下:

本文结合各自的特点在零检测和小波变换提出一段运动计算和计算方法,它可以消除干扰引起的肢体抖动或其他噪声,可以用来计算互惠的肢体动作的数量,计算每个动作的时间18]。

关键轴信号被选中,连续小波变换

在键轴信号小波变换后小波系数矩阵A_麦根可以,在哪里n表示层数的小波变换和米表示数量的采样点,即,长度的信号。

每个小波尺度的小波变换对应一个频率向量F,是由两层数和特定的规模小波变换(9]。因为周期是频率的倒数,这个向量G,它反映的行动在每个采样时刻,可以表示为

3.3。运动智能检测系统的设计实现

脉冲传感器套件基于照片体积法测量心率的脉冲用于系统硬件的设计包括一个24“彩色电缆插头,这可以让我们方便的嵌入传感器到这个项目中。人体传感器的光源照射时,大部分的光被吸收或反映在我们的器官和组织,但是如果他们足够薄,一些光线会通过我们的组织。当血液注入身体,它被挤进了毛细组织,这些组织的体积略有增加。然后,定期改变之间的心跳和脉搏跳动,身体的外周动脉血量也定期更改(19]。血容量的变化会影响光透射率,尽管这种波动很小,我们可以通过电子设备,这就是心率传感器完成基于光学体积法测量心率。在光学心跳脉搏传感器,光射到指尖,手腕动脉血管,或耳垂,光会反射到被集成光接收器接收到传感器,将光信号转换为电信号,然后放大输出。此时,获取光电脉搏传感器的输出电信号周期,你可以心跳脉搏阅读设备的用户。传感器包括高质量的装备配件,为即插即用设计的优点是体积小,实用性,缓解穿,和高可靠性,也一心一意的可穿戴设备和适用于任何与ADC单片机。此外,该芯片可以通过软件来启动或关闭的控制模块,和它的待机电流几乎接近于零,可满足需求的电源维护电源状态。此外,传感器有一个集成的玻璃罩和低噪声与环境光抑制电子电路,可有效排除外部或内部可见光干扰因素和最佳的可靠性。

系统硬件平台主要由STM32单片机作为微控制器,集成NB-IoT通信模块,三轴传感器ADXL345,温度和湿度传感器,心率传感器、GPS模块、传感设备和其他终端。三轴加速度传感器用于监视是否下降现象发生时,温度和湿度传感器将收集的环境温度和湿度的数据报道,心率传感器负责采集佩戴者的心率信息,GPS定位模块负责报告设备位置信息后,系统检测到一个下降。GPS定位模块负责报告设备的位置后,系统检测到一个秋天,和照明传感器用作辅助环境监测传感器的温度和湿度传感器监测老年人居住环境的适应性。触摸传感器是用来照亮装置满足佩戴者的照明需要在夜间活动。所有参数的信息感知的传感器最终会被上传至应用程序的老年人秋天监控净物联网由一个开放的平台,以实现查询、管理和显示设备信息平台的功能。

系统当前运动状态分为三个状态:静止不动的,日常活动,和秋天,及其功能实现过程如下:硬件采集系统收集人体状态的相关数据通过运动传感器MPU6050并发送运动状态识别代码的形式一个算法后的净云平台操作由底层主芯片,然后是Android应用程序读取平台中的运动状态识别代码数据通过HTTP请求。Android应用程序然后读取运动状态识别代码平台中的数据通过HTTP请求和分析人体的运动现状通过识别代码相反,人类的运动状态识别代码显示在表中1,然后Android通过文本形式显示状态。与此同时,如果人体的运动状态是在秋天,Android应用程序将按铃,弹出警告框提醒,在这个国家,你可以检查它。如果人体日常活动状态,没有警告消息会出现,同样可以点击查看当前定位,但当人体处于静止状态,BDS在冬眠状态和系统也在PSM模式功耗较低,所以目前的定位不能认为在这个时间点,也没有将生成记录。

应用程序主要包含四个功能:用户个人信息视图,显示生理参数,运动状态显示,和运动轨迹图线。生理参数的显示界面包含了所有的收集历史数据血压、血氧、心率,并注意提醒数据;当前运动状态的显示界面包含运动现状的观点,静态的,日常活动,或秋天,和包含所有的记录;的运动轨迹线包含接口选择查看时间和显示界面的轨迹线。

4所示。结果和分析

4.1。系统性能分析

生理参数测试的过程中,除了使用该系统的数据采集系统进行数据采集,飞利浦的脉搏血氧计DB15和家里腕带电子血压仪选择收集血压、血氧、志愿者和心率进行比较,绝对误差的方法被用来分析该系统的测量误差。在实验过程中,8名志愿者,每组志愿者收集20组数据/设备;总的来说,每组的设备包含80组数据,一组血氧,心率测试对比数据,如图2。根据图中的数据,血氧的相对误差值不超过1.25%,和心率的相对误差值不超过2.14%,通过计算所有数据。血氧的相对误差不超过1.38%,和心率的相对误差不超过2.49%,这是小,满足系统设计的期望。

一组血压测试对比数据如图3,图中的数据显示血压值的相对误差不超过5.23%,和低压力值的相对误差不超过5.31%。通过所有收集到的数据的统计,高压值的相对误差不超过5.43%,和低压力值的相对误差不超过5.76%,因为这个系统的血压集合选择连续血压测量的方法,及其精度略低于收缩压。因此,血压监测的可靠性可以被认为是高。

4.2。系统精度分析

调试后的通信流终端设备根据M5310通信模块、终端模块,平台方面监视应用程序在一个正常的工作状态,然后,我们需要关注调试心率脉冲传感器、三轴加速度传感器和GPS模块,分别以确保每个模块工作在正常状态,可以完成各自的信息采集任务在单片机的控制下,平台。第一步是调试光电心率传感器。光脉冲心率传感器本质上是一种光学密度计,这是一个著名的医疗设备非侵入性心率监测。图4记录手动计算心率值相同的主题在十分开测量每分钟和心率值测试的设备,和比较表明,该设备测试误差低于2.98%。

在测试期间,各轴的加速度值的三轴加速度计和加速度的变化曲线矢量和收到的一个网络平台如图所示5和蜂鸣器平台打破触发器触发当向量变化超过阈值集。上面两个图的图表5轴价值曲线的三轴加速度计和三轴加速度计的轴价值曲线。两个图的图底部5z轴值曲线的三轴加速度计和三轴加速度矢量和曲线。这里,检测阈值和时间参数相关的中断也可以根据需要灵活设置。

比较的总和平方偏差的曲线建模得到的温度和湿度有三个模型,可以得出最优模型对温度和湿度gem模型。图6显示偏差的绝对值的最大值在每个时间点的温度优化模型和偏差的绝对值的最大值在每个时间点的最优模型。这是非常有用的在设定的门槛运动异常警报在将来的研究中。

4.3。运动检测分析

本文选择七种类型的肢体动作识别,如图7。这些运动包括四种类型的哑铃运动和三种类型的腿部运动运动,也就是说,哑铃卷发,哑铃木板,哑铃肩膀出版社,哑铃飞的鸟,坐在小腿,站小腿提高,脚跟抬起。这七个类型的运动是常见的体育锻炼运动,有很强的代表性。其中,一些运动之间的相似性很高,比如坐在小腿升力和站小腿抬起,这是具有挑战性的分类器,可以充分验证不同模型的分类能力。

在动作识别实验中,两种类型的数据预处理在深层神经网络相比。对于深层神经网络,预处理的一种方法是加入九轴第一个和最后一个。另一种方法是让它少维使用线性判别分析。实验比较两种加工方法的结果如表所示2,这表明,线性判别分析是用于行动识别不准确。原因在于,虽然线性判别分析可以有效地降低数据的维数和原nine-axis数据转换为一维,同时保持数据长度不变,大量的信息是不可避免的失去了在这个过程中,导致可怜的结果当reduced-dimensional数据用于分类。因此,本文最后选择first-tail拼接方法作为数据预处理方法的神经网络,它保留了原始数据的所有信息,并且不破坏数据的时序关系,最后达到一个好的识别精度。

接下来,实验进行重复50的哑铃弯运动为例,计算的次数,这段时间是基于其敏感轴数据计算,最后,测量值与实际值进行比较和分析。确切的周期计算和实际值的100运动这一实验如图8。广场的虚线标明使用周期的测量值计算方法,实线标上一个三角形是实际值记录使用秒表,纵轴是秒的周期时间和水平轴运动的数量。

智能运动监测系统获得的数据进行了分析,以及数据分析主要从三个方面进行。收集时间间隔的控制分析证明了距离的精度控制该系统的收集点。每日趋势分析证明了该系统中收集的信息的有效性。跟踪收集模式和定点之间的比较信息,每天从每小时和15天的个体层面的分析,证明了跟踪收集模式比定点监测运动信息数据收集模式。此外,三个模型是用来模拟和分析了温度变化、湿度、光线,找到相对最优模型,并计算每个时期的最大偏差,从而实现智能为下一步运动检测异常报警。

5。结论

本文实现了一种多用户运动监测系统的硬件和软件平台。硬件部分是一种可穿戴传感器节点基于姿态采集模块,ESP8266通信模块,电源模块,软件包括两个主要部分,串行通信的主机调试和服务系统软件集成数据传输,启动/停止检测,动作识别,和循环计算。系统软件和硬件的工作在实践中有重要的应用价值。运动识别算法和周期计算方法也通过实验研究和验证。动作识别算法包括支持向量机和神经网络由IDCNN和LSTM。周期计算方法主要是基于在零检测和小波的实现。实验验证后,神经网络和支持向量机有良好的识别效果,识别率可以达到97.51%以上,而周期计算方法实现精确计数50的重复实验,和周期计算结果保持一个小错误。实验结果表明,主动监测系统达到一个高水平的动作识别和计算。训练数据来源的数量很小,由于实验条件;此外,计算机在局域网中使用的实验而不是云服务器。 In the follow-up study, the number of subjects can be increased and a remote server can be used to run the data processing system software.

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称他们没有利益冲突或人际关系可能出现影响工作报告。