一种基于低分辨红外传感器的动作识别方法

张昱彤; 翟旭平; 汪静

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一种基于低分辨红外传感器的动作识别方法

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如今,世界各国人口老龄化问题日益严重,为了避免独居老人发生意外,老人日常动作监测和识别算法成为了研究热点。本文设计了一种基于低分辨红外传感器的动作识别方法,通过红外传感器采集探测区的温度分布数据,对温度分布数据进行处理,从时间、温度、形变和轨迹4个方面提取多个特征,最后通过K近邻算法对"行走"、"弯腰"、"坐下"、"站起"和"摔倒"5种动作进行分类。实验结果表明平均识别准确率可达到97%,其中摔倒动作的识别准确率为100%。

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来源
《红外技术》 |2022年第1期|47-53|共7页
作者
张昱彤; 翟旭平; 汪静;
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作者单位

上海大学;

特种光纤与光接入网重点实验室;

上海200444;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP319.4;
关键词
动作识别; 特征提取; 低分辨率红外传感器; K近邻算法;

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