基于多传感器数据融合的肢体动作识别系统研究

发布时间：2017-11-14 00:17

  本文关键词：基于多传感器数据融合的肢体动作识别系统研究

  更多相关文章： 肢体动作 数据融合 惯性传感器 磁传感器 Kinect

【摘要】：随着信息技术产业的飞速发展,个人电脑、智能手机和家电等设备在大众人群中的普及,人机交互在日常的生产生活中占有越来越大的比重。肢体动作识别技术作为人机交互领域的核心技术之一,在医疗、教育、安防、娱乐等方面有着广泛的应用。用于动作识别的数据主要来源于图像传感器和可佩戴式传感器,前者无需佩戴,但受环境光照、遮挡等因素影响,后者需佩戴,受动作幅度和传感器性能影响,但数据更直观。鉴于两者的优缺点,本文设计开发了一套基于多传感器的动作数据采集系统,结合惯性传感器、磁传感器和图像传感器采集运动过程中人体不同部位的数据,从数据角度对动作进行分析,为肢体动作识别提供稳定可靠的数据来源。文章的主要研究内容如下:(1)根据对肢体动作的分析和实际测量需求设计了系统的整体架构。(2)设计和实现了以惯性传感器和磁传感器为核心的多传感器数据采集端,包括硬件电路设计调试、数据采集软件实现、多节点数据传输、欧拉角计算和上位机数据显示。(3)开发了以深度图像传感器为基础的图像数据采集端,对人体建骨骼模型。(4)在没有外部参考的条件下,对磁传感器数据进行分析,实现对地磁场的测量和标定。(5)使用多传感器采集了三组日常行为动作数据并结合动作进行了分析。(6)使用深度传感器对不同遮挡情况下的骨骼信息进行了分析,并通过欧拉角实现对遮挡环境下骨骼数据的补偿。
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1183036