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基于加速度传感器和神经网络的人体活动行为识别 被引量：12
1
作者 张烈平 匡贞伍 +4 位作者 李昆键 韦克莹 王政忠 张声岚 王瑞 《现代电子技术》 北大核心 2019年第16期71-74,78,共5页
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;... 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。 展开更多
关键词 人体活动 行为识别 特征提取 加速度传感器 BP神经网络 实验仿真
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