技术特征：
1.一种基于路线及环境对游客体能及其消耗推算的方法，其特征在于，包括以下步骤：s1初始化，获取穿戴设备实时采集人体活动相关的数据信息并进行数据预处理；s2采用时域分析对s1中人体活动信号提取特征向量，同时采用线性判决分析法进行特征降维；s3采用决策树模型对加速度信号以及5g信号进行分层判决，提取均值和标准差进而识别对应的人体活动类型；s4采用随机森林模型对人体活动类型和卡路里消耗进行预测估计，并对模型结果进行核验。2.根据权利要求1所述的一种基于路线及环境对游客体能及其消耗推算的方法，其特征在于，所述方法中，穿戴设备通过自供电的方式测量人体运动过程中的心率、呼吸频率以及加速度数据。3.根据权利要求1所述的一种基于路线及环境对游客体能及其消耗推算的方法，其特征在于，所述方法中，将输入信号分割为固定窗口大小，将运动信号分解为大小不同的活动窗口，每个活动窗口对应不同的人体动作，利用截止频率为0.1赫兹的三阶巴特沃兹高通滤波器滤除原始数据中的静态重力加速度。4.根据权利要求3所述的一种基于路线及环境对游客体能及其消耗推算的方法，其特征在于，所述方法中，通过0.1-10赫兹的带通滤波和归一化的方法对人体运动数据进行预处理，进而规整采样信号的数据长度和数据大小。5.根据权利要求1所述的一种基于路线及环境对游客体能及其消耗推算的方法，其特征在于，所述方法中，特征提取采用时域分析，通过均值、标准差、最大值、最小值以及相关系数直接对原始人体活动信号提取特征向量。6.根据权利要求1所述的一种基于路线及环境对游客体能及其消耗推算的方法，其特征在于，所述方法中，将高维的多变量样本投影到最佳分类矢量空间，使得投影后的特征样本达到类间距离最大和类内距离最小，进而实现特征降维。7.根据权利要求1所述的一种基于路线及环境对游客体能及其消耗推算的方法，其特征在于，所述方法中，采用决策树模型对人体手腕两个不同部位的加速度信号以及5g信号进行分层判决，提取均值和标准差特征，对人体日常的站立、步行、跑步和爬山四种不同动作进行分类识别。8.一种基于路线及环境对游客体能及其消耗推算的系统，所述系统用于实现如权利要求1-7任一项所述的基于路线及环境对游客体能及其消耗推算的方法，其特征在于，包括穿戴设备，用于人体活动数据采集和无线数据传输；基站服务器，用于接收来自传感器节点的人体活动信号，并且对接收到的运动信号进行数据处理和分析，最终实现对人体运动状态的准确评估。9.根据权利要求8所述的基于路线及环境对游客体能及其消耗推算的系统，其特征在于，所述穿戴设备包括微控制器模块，用于控制各个模块的读写时序和数据通信；能量采集模块，用于采集人体运动过程中的电压输出信号；加速度计模块，用于采集人体运动过程中的加速度信号；按键控制模块，用于控制数据采集的开始和结束；
数据传输模块，用于无线传输人体活动数据。10.根据权利要求8所述的基于路线及环境对游客体能及其消耗推算的系统，其特征在于，所述穿戴设备选用armcortexm3微控制器、adxl345数字加速度传感器、ppa1011压电式能量采集器和esp8266wifi通信设备；其中，所述微控制器通过12位高精度模数转换器采集压电式悬臂梁ppa1011的电压输出信号，并通过数字接口获取三轴加速度计adxl345数据寄存器中的加速度信号，经过相应处理后，利用数据传输协议通过esp8266无线通信模块将人体活动数据发送给客户端服务器。
技术总结
本发明涉及旅游技术领域，具体涉及一种基于路线及环境对游客体能及其消耗推算的方法及系统，包括穿戴设备，用于人体活动数据采集和无线数据传输；基站服务器，用于接收来自传感器节点的人体活动信号，并且对接收到的运动信号进行数据处理和分析，最终实现对人体运动状态的准确评估。本发明以采集的游客的体能消耗为研究对象，综合考虑在游玩路线过程中，不同海拔高度、温度下人体不同动作的运动强度进行分类识别，再根据识别结果选取特定的回归预测模型，进而实现基于特定动作的卡路里消耗估计，可以在推算在路线中设立休息点，提升了用户使用体验，并可有效避免用户因游玩时体能过度消耗而损伤身体的情况，从而提高旅途的舒适性。性。性。
技术研发人员：付萍 陈海江
受保护的技术使用者：浙江力石科技股份有限公司
技术研发日：2021.12.24
技术公布日：2022/4/1