基于MEMS惯性传感器的人体多运动模式识别

路永乐; 张欣; 龚爽; 周帆; 刘宇

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基于MEMS惯性传感器的人体多运动模式识别

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摘要

针对人体多运动模式识别中识别精度低的问题,提出一种基于MEMS惯性传感器的人体多运动模式识别算法.该算法选取MEMS加速度传感器的时域特征作为模式识别特征量,提取MEMS角速度传感器的时域特征作为二次识别的特征量,能够准确识别走、跑、站立、上楼、下楼、趴倒、躺倒、倒退多种运动模式.识别过程采用分层识别算法,同时使用支持向量机识别区分难度较大的两类行为动作.嵌入式消防单兵定位系统平台的实验验证表明,利用该算法能够识别消防单兵的多运动模式,平均识别精度达到94％以上.

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来源
《中国惯性技术学报》 |2016年第5期|589-594|共6页
作者
路永乐; 张欣; 龚爽; 周帆; 刘宇;
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作者单位

重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室,重庆400065;

重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室,重庆400065;

重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室,重庆400065;

重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室,重庆400065;

重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室,重庆400065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
MEMS惯性传感器; 运动模式; 识别算法; 时域特征;

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