基于多传感器数据融合的人体运动模式识别研究

发布时间：2017-08-18 00:30

  本文关键词：基于多传感器数据融合的人体运动模式识别研究

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【摘要】：针对单一传感器在人体运动姿态监测中误差较大的问题,提出了一种基于加速度传感器和陀螺仪数据融合的人体运动模式识别方法;该方法使用陀螺仪输出的人体运动信息对加速度传感器采集到的姿态角信息进行修正,采用卡尔曼滤波算法实现多传感器信息的融合,有效提高了姿态角度测量的准确度;根据人体日常的活动状态构建了基于人体姿态角度特征的隐马尔可夫模型实现人体运动模式的识别;实验表明,该方法比采用单一传感器方法识别的准确率高,可以有效区分不同的日常活动行为。
【作者单位】： 重庆邮电大学信息无障碍工程研发中心;重庆邮电大学光纤通信技术重点实验室;
【关键词】： 运动模式识别 卡尔曼滤波 数据融合 姿态检测
【基金】：科技部国际合作项目(2010DFA12160) 国家自然科学基金(51075420)
【分类号】：TP391.41;TP202
【正文快照】： 0引言近几年来,我国已逐步进入老龄化人口发展阶段。老年人群体质虚弱,行动迟缓,平衡能力较差,独立生活中经常会有跌倒等危险动作的发生。调查资料显示,跌倒是造成中国65岁以上老年人死亡伤害的首位因素[1],给老年群体的生活带来极大的负面影响,老年人健康救助服务已成为当今

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本文编号：691881