利用少量体压传感器和支持向量机算法的坐姿识别方法

摘要：

针对传统坐姿识别系统中传感器数量多和系统较复杂导致成本过高等问题,设计一种基于少量体压传感器和支持向量机(SVM)算法的坐姿识别方法.首先,设计一种由少量薄膜压力传感器构成的体压传感阵列,将其置于坐垫内部;然后,利用该传感阵列采集不同坐姿的体压数据,并绘制相应的体压分布等高线图;最后,以体压数据作为特征向量,结合支持向量机算法建模,以实现坐姿分类自动识别.测试结果表明:少量体压传感器也能获取不同坐姿的体压分布特征;SVM坐姿分类模型在熟悉样本下的坐姿识别准确率达98.3％,在陌生样本下的坐姿识别准确率达92.5％.

关键词：坐姿识别、薄膜压力传感器、体压分布、等高线图、支持向量机

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.41;TP212.9(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：168-175