一种基于手机惯性传感器的行人移动方向识别方法
专利汇可以提供一种基于手机惯性传感器的行人移动方向识别方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供一种基于手机惯性 传感器 的行人移动方向识别方法，即对行人前进、后退、左移、右移四种状态进行识别。本发明的核心是一个 深度神经网络 模型，该模型由三个卷积层、两个LSTM单元、一个注意 力 机 制模 块 及一个全连接层构成，经过学习训练后，该模型能够有效地挖掘出 传感器数据 中隐含的信息，并准确地判断出行人的移动方向。本发明方法具有运算速度快、识别准确率高、不易受环境影响的优点，所需成本也较低。，下面是一种基于手机惯性传感器的行人移动方向识别方法专利的具体信息内容。
1.一种基于手机惯性传感器的行人移动方向识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，惯性传感器携带者使用智能设备采集训练样本数据，分别采集前进、后退、左移、右移四种行为对应的传感器数据；
步骤2，采用滑动窗口的方法对原始的传感器数据进行切割，生成多个样本，每个样本含n帧数据，且相邻样本有P％数据重叠，在生成样本的同时，为每个样本做好标签，标签的内容是样本对应的移动方向的编号，前进、后退、左移、右移分别对应0、1、2、3；
步骤3，构建深度神经网络模型，该模型包括三个卷积层、两个LSTM单元、一个注意力机制模块和一个全连接层，其中，第一、二、三个卷积层上各含有64个一维卷积核，卷积核的长度分别为25、21、21，两个LSTM单元中的隐含层神经元个数均为128，全连接层的输出层神经元个数为4，即对应四种移动方向；
步骤4，将步骤2生成的样本输入到步骤3构建的深度神经网络模型，设置合适的训练参数，使模型训练至收敛；
步骤5，测试用户使用带有惯性传感器的智能设备采集测试数据；
步骤6，将测试数据输入到训练好的模型中计算，得到移动方向识别结果。
2.如权利要求1所述的一种基于手机惯性传感器的行人移动方向识别方法，其特征在于：所述智能设备为智能手机。
3.如权利要求2所述的一种基于手机惯性传感器的行人移动方向识别方法，其特征在于：步骤1中采集训练样本数据时，设置采集频率为50Hz，智能手机置于左裤兜中，屏幕面朝外，手机头部朝下。
4.如权利要求1所述的一种基于手机惯性传感器的行人移动方向识别方法，其特征在于：步骤2中采用长128、步长64的滑动窗口对原始的传感器数据进行切割，生成的单个样本有128帧数据，每帧数据有6个浮点数，分别对应加速计的x、y、z轴数据和陀螺仪的x、y、z轴数据。
5.如权利要求1所述的一种基于手机惯性传感器的行人移动方向识别方法，其特征在于：步骤3中深度神经网络模型的处理过程如下，
设大小为(128,6)的样本输入到第一个卷积层后，得到大小为(104,6,64)的特征映射FM1，FM1输入到第二个卷积层得到大小为(84,6,64)的特征映射FM2，FM2输入到第三个卷积层得到大小为(64,6,64)的特征映射FM3；之后将FM3降维成大小为(64，6*64)的二维矩阵，即
64个长为384的向量，输入到第一个LSTM单元中，产生64次输出，每次的输出向量长度为
128，这64个向量会再输入到第二个LSTM单元中，产生64个长度为128的向量，即大小为(64,
128)的二维矩阵，记这个二维矩阵为hlstm，hlstm被输入到注意力机制模块，进行评分加权求和，计算过程如下所示：
其中， αi为hlstm中第i条向量的分数和权重系数，v是长为80的列向量，W是(80,
128)的二维矩阵，b是长为80的列向量，N是hlstm中向量的个数，v、W、b为网络参数，tanh是双曲正切函数；
注意力机制模块的输出为一个长度为128的向量hattenion，hattenion再被输入到全连接层，经过一个softmax变换，最终得到能够表征识别结果的向量，向量中的每个值对应着对前进、后退、左移、右移这四种移动方向的预测概率。
6.如权利要求3所述的一种基于手机惯性传感器的行人移动方向识别方法，其特征在于：步骤5中采集测试数据时，测试用户携带智能手机的放置方式、采集频率与步骤1相同。
一种基于手机惯性传感器的行人移动方向识别方法
技术领域
背景技术
发明内容
附图说明
具体实施方式
测试集 1063 1531 1455 1390
our model 99.72 SVM 36.25
NB 37.13 LDA 32.16
GBDT 59.31 RF 94.10
AdaBoost 31.40 KNN 89.30
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