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基于智能可穿戴设备的复杂人体活动识别方法设计
被引量:
3
1
作者
方建波
陶烨豪
尚杰
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第7期87-89,93,共4页
针对复杂人体活动识别使用的传感器类型单一、识别率不高的难题,提出了一种基于智能可穿戴设备的复杂人体活动识别方法。由于智能可穿戴设备中融合了高精度的弹性弯曲传感器,可以弥补传统仅基于惯性传感器识别设备的不足,实现人体活动...
针对复杂人体活动识别使用的传感器类型单一、识别率不高的难题,提出了一种基于智能可穿戴设备的复杂人体活动识别方法。由于智能可穿戴设备中融合了高精度的弹性弯曲传感器,可以弥补传统仅基于惯性传感器识别设备的不足,实现人体活动时关节弯曲度、以及运动加速度和角速度全方位捕捉。结合能够有效捕捉局部特征的卷积神经网络(CNN)模型和全局特征的Transformer模型,能够实现更高的识别率。实验结果表明:该方法在所设计的13种活动中实现了98.89%的识别率,并且由于设备易于穿戴,在智慧医疗、运动监测等领域有着广阔的应用场景。
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关键词
人体活动识别
智能可穿戴设备
深度学习
弹性弯曲传感器
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职称材料
题名
基于智能可穿戴设备的复杂人体活动识别方法设计
被引量:
3
1
作者
方建波
陶烨豪
尚杰
机构
宁波大学信息科学与工程学院
中国科学院宁波材料技术与工程研究所
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第7期87-89,93,共4页
基金
国家自然科学基金联合基金资助项目(U22A20248)
浙江省重点研发计划资助项目(2021C01183)
中国科学院对外合作重点项目(174433KYSB20200013)。
文摘
针对复杂人体活动识别使用的传感器类型单一、识别率不高的难题,提出了一种基于智能可穿戴设备的复杂人体活动识别方法。由于智能可穿戴设备中融合了高精度的弹性弯曲传感器,可以弥补传统仅基于惯性传感器识别设备的不足,实现人体活动时关节弯曲度、以及运动加速度和角速度全方位捕捉。结合能够有效捕捉局部特征的卷积神经网络(CNN)模型和全局特征的Transformer模型,能够实现更高的识别率。实验结果表明:该方法在所设计的13种活动中实现了98.89%的识别率,并且由于设备易于穿戴,在智慧医疗、运动监测等领域有着广阔的应用场景。
关键词
人体活动识别
智能可穿戴设备
深度学习
弹性弯曲传感器
Keywords
human
activity
recognition
intelligent
wearable
devices
deep
learning
elastic
bending
sensor
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
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作者
出处
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被引量
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1
基于智能可穿戴设备的复杂人体活动识别方法设计
方建波
陶烨豪
尚杰
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023
3
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