基于MEMS惯性传感器的人体多运动模式识别
本文关键词:基于MEMS惯性传感器的人体多运动模式识别
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【摘要】:针对人体多运动模式识别中识别精度低的问题,提出一种基于MEMS惯性传感器的人体多运动模式识别算法。该算法选取MEMS加速度传感器的时域特征作为模式识别特征量,提取MEMS角速度传感器的时域特征作为二次识别的特征量,能够准确识别走、跑、站立、上楼、下楼、趴倒、躺倒、倒退多种运动模式。识别过程采用分层识别算法,同时使用支持向量机识别区分难度较大的两类行为动作。嵌入式消防单兵定位系统平台的实验验证表明,利用该算法能够识别消防单兵的多运动模式,平均识别精度达到94%以上。
【作者单位】: 重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室;
【关键词】: MEMS惯性传感器 运动模式 识别算法 时域特征
【基金】:国家自然科学基金资助项目(51175535) 国际联合研究中心科技平台与基地建设(cstc2014gjhz0038) 重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2015jcyj BX0068) 重庆邮电大学博士启动基金(A2015-40);重庆邮电大学自然科学基金(A2015-49)
【分类号】:TP391.4;TP212
【正文快照】: 人体运动模式识别是指对人体多种运动状态的识别过程,主要是通过分析惯性传感器的数据,从而识别运动模式。运动模式识别技术广泛应用于竞技体育、健康检测、医学研究和行人导航等领域[1-4]。近年来,也被应用在一些救援工作中[5]。文献[6]将加速度计置于腰部和大腿,利用小波变
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,本文编号:1052475
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