人体活动识别系统：技术解析与挑战应对

### 人体活动识别系统：技术解析与挑战应对 #### 1. 人体活动识别系统概述 在三种传感器模式中，基于可穿戴传感器的人体活动识别（WS - HAR）因其日常使用的灵活性、低成本和可接受的性能，成为更具吸引力的解决方案。它在辅助生活领域有广泛应用，如康复、步态分析、跌倒检测、运动评估和日常活动分析等。 人体活动识别（HAR）在物联网健康（IoHT）中是一个复杂的过程，主要包括以下步骤： 1. **选择和部署合适的传感器**：在人体或周围环境中部署传感器，以长期获取用户的健康数据。 2. **数据采集、通信和预处理**：从部署的IoHT传感器采集数据，进行通信，并在边缘/雾/云进行数据预处理。 ##### 1.1 选择和部署合适的传感器以获取健康数据 通用的数据采集架构会将传感器数据收集到集成设备中，如智能手机、个人数字助理（PDA）、笔记本电脑或定制嵌入式系统。预处理后的数据通过Wi - Fi或蜂窝网络传输到边缘/云服务器进行实时监控、可视化和/或分析。 常见的传感器应用包括： - **可穿戴传感器**：常用于无线体域网（WBAN），如带有三轴陀螺仪、三轴加速度计、磁力计、接近传感器、GPS等的设备。 - **无线传感**：使用Wi - Fi信号和雷达信号。 - **非接触式传感**：包含不同的环境传感器，如温度传感器、运动传感器、门/炉灶传感器、冷热水传感器、图像和视频传感器等。 智能手机也可用于健康监测，不同的嵌入式传感器可监测不同的健康问题，如下表所示： | 监测的健康问题 | 典型使用的智能手机传感器 | | --- | --- | | 心血管活动（如心率和心率变异性） | 图像传感器（相机）、麦克风 | | 眼睛健康 | 图像传感器（相机） | | 呼吸和肺部健康 | 图像传感器（相机）、麦克风 | | 皮肤健康 | 图像传感器（相机） | | 日常活动和跌倒 | 运动传感器（加速度计、陀螺仪、接近传感器）、全球定位系统（GPS） | | 耳朵健康 | 麦克风 | | 认知功能和心理健康 | 运动传感器（加速度计、陀螺仪）、相机、光传感器、GPS | 研究人员还可使用公共数据集（如PAMAP2、SBHAR、mHealth、WISDM、REALDISP、MobiAct和OPPORTUNITY）来评估他们提出的方法或与其他研究进行比较。 下面是一个简单的mermaid流程图，展示数据采集和通信架构： ```mermaid graph LR A[传感器] --> B[集成设备] B --> C[边缘/云服务器] C --> D[实时监控、可视化、分析] ``` ##### 1.2 数据采集、通信和预处理 传感器需要与集成设备（ID）通信，ID可以是智能手机、PDA、笔记本电脑或定制嵌入式系统。ID的主要目的是预处理从传感器接收的数据，并在某些情况下将其发送到应用服务器进行实时监控、可视化和/或分析。 通信协议可以是UDP/IP或TCP/IP，具体取决于所需的可靠性级别。大多数连接通过无线个人区域网络技术（如蓝牙、ZigBee和/或Wi - Fi）实现，将采集的数据发送到附近的接入点或边缘设备进行边缘计算。WiMax和蜂窝网络在将医疗数据发送到远程服务器方面发挥关键作用。 数据处理单元可以在本地处理单元或远程云服务器上实现。基于云的解决方案更实用，但数据传输到云的延迟比在边缘节点处理数据的延迟更大。此外，还引入了雾层，其优点包括减少延迟、改善数据处理、增强安全性和提高互操作性。 #### 1.3 HAR在IoHT中的挑战及解决方案 HAR在IoHT中面临诸多挑战，以下是一些主要挑战及相应的解决方案： 1. **活动特征理解**：设计和优化HAR系统时，需要清晰了解所考虑活动的特征。为此，在老年护理中开发了一些索引工具，如日常生活活动（ADLs）指数。 2. **数据采集和验证挑战**：数据采集有广泛的要求，如高数据质量、长期记录、大量传感器等。模数转换器（ADC）和电池是关键组件，目前有大量研究致力于降低电池成本、重量、尺寸等，提高充电存储容量和电池寿命，同时设计低功耗、低成本、高采样率的ADC。 3. **传感器侵入性问题**：许多健康监测传感器具有侵入性，尤其是在老年人的辅助日常生活中。目前正在研发低成本、非侵入性、小尺寸和高精度的传感器，如用于监测血压、心率、血红蛋白、血浆葡萄糖、血氧水平、核心体温等的传感器。 4. **系统性能