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文檔簡介
1、隨著 MEMS技術(shù)的不斷發(fā)展,基于傳感器的人體行為識別技術(shù)得到了飛速發(fā)展,在諸多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,如運動檢測、康復(fù)醫(yī)療、能耗評估等。相比于基于計算機視覺的人體行為識別,基于傳感器的方法更能體現(xiàn)運動本質(zhì),在便攜性、舒適性、成本及易維護性方面優(yōu)勢突出。雖然基于傳感器的人體行為識別在各方面都取得了長足發(fā)展,但仍有一些關(guān)鍵問題需要解決,如怎樣提取更加有效的特征,如何構(gòu)建高精度、低復(fù)雜度的分類器等。
圍繞這些問題,本文主要做了以下工作
2、:
1、了解了人體行為識別領(lǐng)域和步態(tài)相位識別領(lǐng)域國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,總結(jié)了人體行為識別方法和步態(tài)相位識別方法,對各方法的優(yōu)勢和不足進行了分析,并根據(jù)研究目標(biāo)確定自己的研究方法。
2、設(shè)計了一套由加速度和陀螺儀數(shù)據(jù)采集裝置及Pedar-X分布式足底壓力鞋墊兩部分組成的傳感器數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)用于數(shù)據(jù)采集。其中,加速度和陀螺儀數(shù)據(jù)采集裝置由STM32單片機、MPU6050陀螺儀和加速度計和nRF24L01無線通訊模塊組成,可以實
3、時采集人體的加速度及角速度數(shù)據(jù),并上傳到上位機;Pedar-X分布式足底壓力鞋墊可實現(xiàn)足底壓力數(shù)據(jù)的實時采集功能。
3、在步態(tài)相位識別方面,針對復(fù)雜路況步態(tài)相位識別的需求,提出了一種基于多特征融合的復(fù)雜路況步態(tài)識別方法。以復(fù)雜路況的步態(tài)相位識別為研究對象,融合足底平均壓力、足底壓力中心點和大腿角度特征,用有向無環(huán)圖支持向量機的方法進行分析,有效識別了支撐前期、支撐中期、支撐后期、擺動前期、擺動后期五個相位。
4、在人
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