[发明专利]一种基于蜂群算法的人体行为检测方法

摘要

本发明提出了一种基于蜂群算法的人体行为检测方法，其步骤为：将可穿戴式数据采集分析系统设置在被监测人的手腕上，检测模块对被监测人的动作数据进行实时采集；控制模块利用训练好的SVM分类器对预处理后的数据进行分类识别，得到被监护人的动作信息；学习优化模块对SVM分类器的参数和数据特征个数进行优化，通过无线网络反馈给控制模块，实时调整SVM分类器；根据分析结果将动作数据转化为警示信息，控制模块通过无线网络将警示信息和被监护人位置信息发送给报警模块。本发明方便简单，实时采集特殊人群体动作指标参数，能够大大提升行为识别精度和速度，从而对可能出现的不良情况及时预警，适用性广泛。

主权项

1.一种基于蜂群算法的人体行为检测方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：将可穿戴式数据采集分析系统设置在被监测人的手腕上，利用可穿戴式数据采集分析系统的检测模块对被监测人的动作数据进行实时采集；步骤二：可穿戴式数据采集分析系统利用控制模块对采集的动作数据进行预处理，控制模块利用训练好的SVM分类器对预处理后的数据进行分类识别，得到被监护人的动作信息；同时，将采集的动作数据存储到控制模块的闪存中，闪存中的数据定时通过无线网络发送至学习优化模块；步骤三：学习优化模块定期利用多目标蜂群算法对SVM分类器的参数和数据特征个数进行优化，并把优化信息通过无线网络反馈给控制模块，实时调整控制模块中的SVM分类器；步骤四：当控制模块利用SVM分类器分析动作数据出现异常或学习优化模块分析某动作数据与数据库中历史数据差别过大时将动作数据转化为警示信息，控制模块通过无线网络将警示信息和被监护人位置信息发送给报警模块，被监护人的家人或医生及时作出下一步判断处理。