基于可穿戴设备的动作识别方法研究

发布时间：2021-03-14 01:26

　　随着微型传感器（加速度计、磁力计、压力计等）在智能设备上的普及,催生出许多新型的研究领域,其中基于可穿戴设备的动作识别是一项重要的应用。该领域的研究普遍应用于安全、监控、娱乐领域,比如步态身份认证、智能家居、老人跌倒检测和VR游戏等。目前基于可穿戴设备的动作识别研究大多存在着相似性动作之间区分度较差、数据集中样本分布不均匀,特征值提取困难等问题,从而导致个别类别的分类准确率低于平均水平,进而影响整体的识别效果。本课题针对上述存在的问题,通过以下几个方面来解决:一、通过飞思卡尔公司（NXP）生产的FXOS8700CQ传感器芯片作为数据采集终端,设计并搭建了一套动作识别系统,并且开发相应的APK用于数据的存储和上传,以及部署用于数据存储的Tomcat服务器,最终实现“终端—客户端—服务器”三位一体的动作识别系统数据采集平台,以便用于后续的研究。二、完成了相似性动作数据集的采集,选取四种易混淆动作（步行、慢跑、上楼梯和下楼梯）进行研究,共采集10个无运动障碍的受试者,每个人按照既定路线在指定的实验场地采集数据,每人采集一次,共采集到五万多个原始数据。此外,为验证算法的泛化性,我们还采用两个公... 

【文章来源】：福州大学福建省 211工程院校

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

加速度计的佩戴位置以及三轴的方向

不同动作的各个方向的加速度变化

步态阶段及其组成部分

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于可穿戴设备的日常压力状态评估研究[J]. 赵湛,韩璐,方震,陈贤祥,杜利东,刘正奎.  电子与信息学报. 2017(11)
[2]卷积神经网络研究综述[J]. 周飞燕,金林鹏,董军.  计算机学报. 2017(06)
[3]基于智能手机传感器数据的人类行为识别研究[J]. 朱响斌,邱慧玲.  计算机工程与应用. 2016(23)
[4]数据挖掘中适用于分类的时序数据特征提取方法[J]. 林珠,邢延.  计算机系统应用. 2012(10)
[5]飞思卡尔新的Xtrinsic六轴传感器丰富了移动设备的功能[J].   电子产品世界. 2012(08)
[6]传感器是国内物联网发展的瓶颈[J]. 徐开先,马丽敏.  仪表技术与传感器. 2010(12)
[7]关于线性预测滤波器阶数的分析研究[J]. 孙震,张江鑫.  杭州电子科技大学学报. 2010(05)



本文编号：3081250