基于可穿戴传感器的普适化人体活动识别

范长军; 高飞

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基于可穿戴传感器的普适化人体活动识别

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为了提高日常活动识别的准确性和自动化程度,减少人为干预,提出了利用可穿戴传感信号作为输入,通过深度神经网络进行人体活动识别的方法.首先,设计了普适环境下人体活动识别的系统架构,建立了一套加速度、生理信号等传感数据的采集系统;然后,对获取的传感数据进行降噪、加窗与归一化等预处理,并设计了长短时记忆递归神经网络来进行特征的自动提取和融合,从而实现活动识别.实验结果表明,该方法减少了对人工和专家知识的依赖,自动进行多模态传感器的融合,智能化程度高,分类效果好.

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来源
《传感技术学报》 |2018年第7期|1124-1131|共8页
作者
范长军; 高飞;
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作者单位

浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310023;

浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310023;

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正文语种 chi
中图分类 TP212.9;
关键词
人体活动识别; 多模态信息融合; 长短时记忆递归神经网络; 可穿戴传感器;

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