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

• 作者: 姚志明 李丹 杨慧亮 陈焱焱
• 来源期刊: 仪表技术
• 学科: 工学
• 关键词: 加速度 动作识别 形状 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TP212
• 语种: 中文

摘要

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.