基于三轴加速度传感器的人体日常体力活动识别系统设计
针对健康管理对人体运动方式检测的需求,设计了一种基于加速度曲线形状特征的人体日常体力活动识别系统,识别体力活动包括:休息、上楼、下楼、步行、跑步、乘车.该系统通过采集腰部、外套上口袋、外套下口袋三个位置不同日常体力活动的加速度数据,求取加速度矢量值,滤波降噪后,提取数据分布特征和峰谷值特征描述曲线形状,采用支持向量机建立日常体力活动识别模型.实验表明,所建识别模型受佩戴位置影响较小,可佩戴在腰部、放置外套上口袋、放置外套下口袋三个位置,针对11人数据集使用留一法进行分类测试,平均识别准确率分别可以达到95.96%,95.96%,94.61%;不区分佩戴位置,平均识别准确率也能达到93.60%,有效的对日常体力活动进行了分类判别.
加速度、动作识别、形状、支持向量机
TP212(自动化技术及设备)
国家科技支撑计划课题2013BAH14F01
2013-10-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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