Identificação e análise de movimento humano com ultrassons

Faz-se nesta dissertação a análise do movimento humano utilizando sinais de ultrassons refletidos pelos diversos membros do corpo humano, designados por assinaturas de ultrassons. Estas assinaturas são confrontadas com os sinais gerados pelo contato dos membros inferiores do ser humano com o chão, recolhidos de forma passiva. O método seguido teve por base o estudo das assinaturas de Doppler e micro-Doppler. Estas assinaturas são obtidas através do processamento dos ecos de ultrassons recolhidos, com recurso à Short-Time Fourier Transform e apresentadas sobre a forma de espectrograma, onde se podem identificar os desvios de frequência causados pelo movimento das diferentes partes do corpo humano. É proposto um algoritmo inovador que, embora possua algumas limitações, é capaz de isolar e extrair de forma automática algumas das curvas e parâmetros característicos dos membros envolvidos no movimento humano. O algoritmo desenvolvido consegue analisar as assinaturas de micro-Doppler do movimento humano, estimando diversos parâmetros tais como o número de passadas realizadas, a cadência da passada, o comprimento da passada, a velocidade a que o ser humano se desloca e a distância percorrida. Por forma a desenvolver, no futuro, um classificador capaz de distinguir entre humanos e outros animais, são também recolhidas e analisadas assinaturas de ultrassons refletidas por dois animais quadrúpedes, um canino e um equídeo. São ainda estudadas as principais características que permitem classificar o tipo de animal que originou a assinatura de ultrassons. Com este estudo mostra-se ser possível a análise de movimento humano por ultrassons, havendo características nas assinaturas recolhidas que permitem a classificação do movimento como humano ou não humano. Do trabalho desenvolvido resultou ainda uma base de dados de assinaturas de ultrassons de humanos e animais que permitirá suportar trabalho de investigação e desenvolvimento futuro.

This dissertation presents the study and analysis of human motion using ultrasonic signals reflected by the various parts of the human body, designated by ultrasonic signatures. The ultrasonic signatures are confronted with signals generated by the contact of the lower limbs of the human with the ground, collected passively. The proposed method was based upon the study of Doppler and micro-Doppler signatures. These signatures are obtained by processing the acquired ultrasonic echoes using the Short-Time Fourier Transform and presented in the form of a spectrogram, which can identify the frequency deviations caused by the movement of the various parts of the human body. An innovative algorithm is proposed and despite its limitations, it is capable of isolating and automatically extracting some of the curves and characteristic parameters of the parts involved in human motion. The proposed algorithm can analyze the signatures of micro-Doppler of human motion, estimating various parameters such as the number of strides performed the cadence of stride, stride length, the speed which humans are moving and distance walked. In order to develop a classifier able to distinguish between humans and other animals, ultrasound signatures reflected by two quadrupeds’ animals, a dog and a horse were collected and analyzed. One feature that wasn’t implemented yet is the classification engine that allows the recognition of the type of animal that originated the ultrasound signature. With this study it is shown that it is possible the analysis of human motion through ultrasound systems, having as main characteristic the acquisition of signatures that allows the classification of movement as human or non-human. From the work undertaken, resulted an extensive database of ultrasound signatures of humans and animals that will enable endure research and future developments.