基于加速度传感器和神经网络的人体活动行为识别

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：42

分类号：TN711-34;TP391.4(基本电子电路)

资助基金：国家自然科学基金项目61741303;广西空间信息与测绘重点实验室基金项目15-140-07-23;广西空间信息与测绘重点实验室基金项目16-380-25-23;国家级大学生创新创业训练计划项目201810596049

在线出版日期：2019-08-27（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：71-74,78