基于多类型惯性传感器协同机器学习的工人工效监控系统

发布时间：2020-12-07 09:55

　　基于惯性传感器的肢体活动识别技术是人机交互和普适计算领域一个新兴的研究方向,并在智能人机交互、医疗保健、教育和运动分析等领域进行了广泛地研究。然而基于惯性传感器的肢体活动识别技术应用在建筑领域还处在一个缓慢发展以及探索可行性的过程,早期研究未能考虑到惯性传感器位置对施工活动识别的影响,且由于施工活动的复杂性使得基于惯性传感器的施工活动识别还有待研究。因此本文重点研究了基于多类型惯性传感器协同下施工活动及工人工效的识别,主要工作如下:基于多类型惯性传感器协同的施工活动识别。文献研究确定了装卸材料施工任务分解的四种活动作为施工活动识别对象,且通过活动与身体部位相关性分析选择了身体四个部位放置设备单元。进行实验一和二收集受测者的装卸施工活动数据,原始数据使用低通滤波器去噪、信号分割及特征提取形成特征向量。为确定窗口尺寸,使用神经网络分类方法分别生成五种窗口尺寸下的不同位置及类别数据模型,综合分析确定了单一位置及类别惯性传感器模型性能最佳及均衡的信号分割窗口尺寸为3s。随后实验数据对比分析了单一位置、两个位置组合、三个位置组合和四个位置的惯性传感器类别配置模型性能结果,最终得出最优惯性传感器类... 

【文章来源】：华侨大学福建省

【文章页数】：99 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

技术路线图

组合加速度计与陀螺仪装置的惯性传感器坐标轴

多类型惯性传感器协同下的施工活动及工人工效识别技术路线详图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于三轴传感器的老年人日常活动识别[J]. 汪成亮,王小均.  电子学报. 2017(03)
[2]基于MEMS惯性传感器的人体多运动模式识别[J]. 路永乐,张欣,龚爽,周帆,刘宇.  中国惯性技术学报. 2016(05)
[3]无监督特征学习的人体活动识别[J]. 史殿习,李勇谋,丁博.  国防科技大学学报. 2015(05)
[4]我国建筑业劳动力市场的变动趋势及对建筑业的影响[J]. 朱小林,殷宁宇.  改革与战略. 2014(06)

博士论文
[1]基于手机和可穿戴设备的用户活动识别问题研究[D]. 孙泽浩.中国科学技术大学 2016

硕士论文
[1]基于运动传感器的老年人活动智能识别与应用开发[D]. 王小均.重庆大学 2016



本文编号：2903053