【摘 要】
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针对当前人体活动状态识别方法中存在传感器种类繁多、识别算法复杂、可实施性差、实时性差等问题,提出一种基于单三轴加速度传感器的人体活动识别算法.通过采集人体腰部的加
【基金项目】
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科技部国际合作资助项目(2015DFG12210)
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针对当前人体活动状态识别方法中存在传感器种类繁多、识别算法复杂、可实施性差、实时性差等问题,提出一种基于单三轴加速度传感器的人体活动识别算法.通过采集人体腰部的加速度数据,运用滑动时间窗方法进行时域特征的提取,采用基于阈值的分类方法对特征进行处理,识别出四种活动状态:长期剧烈活动状态,长期静止状态,跌倒状态,正常活动状态.该方法使用的传感器种类少,软硬件复杂度低,易于实施,便于携带.经过测试,该算法的平均响应时间小于1s,平均准确率达到99.3%,证明了该算法的实时性与有效性.
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