节点文献

基于加速度传感器和神经网络的人体活动行为识别

免费订阅

【作者】 张烈平匡贞伍李昆键韦克莹王政忠张声岚王瑞

【Author】 ZHANG Lieping;KUANG Zhenwu;LI Kunjian;WEI Keying;WANG Zhengzhong;ZHANG Shenglan;WANG Rui;College of Mechanical and Control Engineering,Guilin University of Technology;

【机构】 桂林理工大学机械与控制工程学院

【摘要】 人体活动行为识别在医疗、安全、娱乐等方面有着广泛的应用,为了高效、准确地获取人体活动的行为信息,提出一种基于加速度传感器和神经网络的个人活动行为识别方法。该方法通过在个人手上佩戴加速度传感器,实时采集个人活动的行为数据;再通过BP神经网络分析相关行为数据并建立个人活动行为模型,分类识别个人的行走、坐着、躺卧、站立和突然跌倒等活动行为特征。实验结果表明,该方法能够有效检测到个人活动的行为特征参数,并可准确识别出人体活动的五种典型行为。

【基金】 国家自然科学基金项目(61741303);广西空间信息与测绘重点实验室基金项目(15-140-07-23);广西空间信息与测绘重点实验室基金项目(16-380-25-23);国家级大学生创新创业训练计划项目(201810596049)~~
【所属期刊栏目】 计算机科学与应用 (2019年16期)
  • 【DOI】10.16652/j.issn.1004-373x.2019.16.017
  • 【分类号】TP212;TP183
  • 【下载频次】13
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

浏览历史:
下载历史: