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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
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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。 展开更多
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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