[发明专利]行为识别方法、装置及计算机存储介质

权利要求书

1.一种行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取设置的多个频段内的样本行为数据，根据各所述频段内的所述样本行为数据对应的频率特征分别确定对应的第一特征向量，形成第一特征向量集合；

基于所述第一特征向量集合分别对所述第一特征向量进行筛选，选取所述第一特征向量的部分频率特征作为初始的目标子集，根据所述目标子集的编码对应的适应度值、以及另一部分频率特征对应的其它子集的编码进行交叉编码后的适应度值对所述目标子集进行更新，根据更新后的所述目标子集确定对所述第一特征向量筛选后的第二特征向量，形成第二特征向量集合；

确定所述第二特征向量集合中各所述第二特征向量与样本行为类别的映射关系，根据所述映射关系建立行为识别模型。

2.根据权利要求1所述的行为识别方法，其特征在于，所述获取设置的多个频段内的样本行为数据之前，包括：

获取用于表征样本行为的三轴加速度数据，对所述加速度数据进行频域分析，根据频域分析后的所述加速度数据的频率分布确定分别与不同样本行为类别对应的频段。

3.根据权利要求1所述的行为识别方法，其特征在于，所述根据各所述频段内的所述样本行为数据对应的频率特征分别确定对应的第一特征向量，包括：

根据各所述频段内的所述样本行为数据对应的如下至少其中之一频率特征：最大值、最小值、中间值、均值、范围、方差、主系数和、均方根、协方差系数、信号幅度区域、信号向量幅度和直流分量；

分别确定与所述各频段对应的第一特征向量。

4.根据权利要求1所述的行为识别方法，其特征在于，所述选取所述第一特征向量的部分频率特征作为初始的目标子集，根据所述目标子集的编码对应的适应度值、以及另一部分频率特征对应的其它子集的编码进行交叉编码后的适应度值对所述目标子集进行更新，根据更新后的所述目标子集确定对所述第一特征向量筛选后的第二特征向量，包括：

将所述第一特征向量中频率特征进行编码，选择m个频率特征作为初始的目标子集，其中m≥1；将剩余子集进行交叉编码，得到新的特征集合，根据所述目标子集和所述新的特征集合分别对应的适应度值对所述目标子集进行更新；

确定所述目标子集符合设定条件时，则根据更新后的所述目标子集确定所述第一特征向量筛选后的第二特征向量。

5.根据权利要求4所述的行为识别方法，其特征在于，所述将剩余子集进行交叉编码之前，包括：

根据所述初始的目标子集中各子集的适应度值，确定适应度值符合设置范围的一个或多个子集为目标子集。

6.根据权利要求4所述的行为识别方法，其特征在于，所述确定所述目标子集符合设定条件，包括如下至少之一：

确定进行交叉编码的次数满足预设条件时，则确定所述目标子集符合设定条件；

确定交叉编码后符合收敛条件时，则确定所述目标子集符合设定条件。

7.根据权利要求4所述的行为识别方法，其特征在于，还包括：

确定所述目标子集不符合所述设定条件时，根据所述新的特征集合重新选择目标子集，并返回所述根据所述初始群体中剩余子集进行交叉编码的步骤。

8.根据权利要求1所述的行为识别方法，其特征在于，所述确定所述第二特征向量集合中各所述第二特征向量与样本行为类别的映射关系，包括：

根据所述第二特征向量集合中各所述第二特征向量包含的频率特征，确定分别与各所述频段对应的分类节点；

基于所述分类节点与各所述频段对应的样本行为类别，建立所述第二特征向量集合中各所述第二特征向量与样本行为类别的映射关系。