基于时空相关性分析的人体行为识别的方法研究与系统实现

发布时间：2021-03-21 17:59

　　人体行为识别与状态监测是当前普适计算与人工智能领域的重要研究方向,在医疗检测、运动监测、老年护理等领域发挥着无可替代的作用。随着物联网、大数据及云计算等技术的蓬勃发展,使得微型的、可穿戴的传感器网络能够和日常生活紧密的联系起来,极大的提高了人们的生活水平。由于可穿戴设备具有便于携带、操作简易、时尚美观等特点,在人体行为识别及移动健康领域成为了不可替代的重要组成部分。在此基础上,本文基于智能手环设备对老年人的人体行为活动识别与健康状态监测进行了系统的研究与分析。行为识别作为人体行为状态监测的重要组成部分之一,我们优先提出了人体行为识别的总体方案,将智能手环与安卓智能手机通过蓝牙进行连接,利用智能手机对人体的行为结果进行展示,并将识别结果上传并保存至服务器端,利用行为识别管理系统对所有用户及相关的数据进行管理。首先,利用人体佩戴集成了多种传感器的智能手环,采集人体运动时所产生的三轴加速度与三轴角速度信息。根据实际应用场景的需要,仅设置其采样频率为8Hz。此外,由于传感器收集到的数据伴随有诸多随机噪声,因此采用了移动平均法对收集到的数据进行平滑去噪处理。人体行为的数据采集完毕后,利用采集到的... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

走路的三轴加速度信号片段和频谱

走路的三轴角速度信号片段和频谱

跑步的三轴加速度信号片段和频谱

【参考文献】：
期刊论文
[1]Activity Recognition Based on RFID Object Usage for Smart Mobile Devices[J]. Jaeyoung Yang,Joonwhan Lee,Joongmin Choi.  Journal of Computer Science & Technology. 2011(02)
[2]Comparison of fusion methods based on DST and DBN in human activity recognition[J]. Andrei TOLSTIKOV,Jit BISWAS,Chris NUGENT,Guido PARENTE.  Journal of Control Theory and Applications. 2011(01)
[3]基于HMM复杂场景下的行为识别方法[J]. 张丽君,吴晓娟,盛赞,亓磊.  计算机工程. 2008(07)
[4]基于主元分析法的行为识别[J]. 胡长勃,冯涛,马颂德,卢汉清.  中国图象图形学报. 2000(10)

博士论文
[1]基于判别模式学习的人体行为识别方法研究[D]. 王亮.哈尔滨工业大学 2011



本文编号：3093303