基于Wavelet-CNN网络的人类活动识别技术

张琳; 易卿武; 黄璐; 于乃文

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基于Wavelet-CNN网络的人类活动识别技术

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针对传统的识别方法不能满足人类活动识别(Human Activity Recognition,HAR)技术研究需求的现状,提出了一种基于小波变换和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)相结合的深度学习模型。将多通道传感器的波形数据通过小波变换分解并重组作为输入。利用不同卷积核的CNN高效提取多维特征,使用最大池化层对人体无意识抖动引起的干扰噪声进行滤波操作。经过全连接层输出分类,实现对人体活动状态的准确识别。实验分别从模型收敛速度、损耗和精度三方面评估了模型性能,并在OPPORTUNITY公共数据集上与较先进的识别模型进行了对比。实验结果表明,提出的小波变化卷积网络Wavelet-CNN实现了91.65%的F1分数,具有更高的活动识别能力。

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来源
《无线电工程》 |2022年第4期|590-597|共8页
作者
张琳; 易卿武; 黄璐; 于乃文;
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作者单位

河北科技大学信息科学与工程学院;

卫星导航系统与装备技术国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
人类活动识别; 小波变换; 卷积神经网络; 传感器;

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