基于多传感器数据融合的人体运动模式识别研究

摘要：

针对单一传感器在人体运动姿态监测中误差较大的问题,提出了一种基于加速度传感器和陀螺仪数据融合的人体运动模式识别方法;该方法使用陀螺仪输出的人体运动信息对加速度传感器采集到的姿态角信息进行修正,采用卡尔曼滤波算法实现多传感器信息的融合,有效提高了姿态角度测量的准确度;根据人体日常的活动状态构建了基于人体姿态角度特征的隐马尔可夫模型实现人体运动模式的识别;实验表明,该方法比采用单一传感器方法识别的准确率高,可以有效区分不同的日常活动行为.

关键词：运动模式识别、卡尔曼滤波、数据融合、姿态检测

所属期刊栏目：24

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：科技部国际合作项目2010DFA12160;国家自然科学基金51075420

在线出版日期：2016-03-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：303-307