基于 BSN 和神经网络的人体日常动作识别方法

• 作者: 李宏伟 李政霖 王哲龙 陈野
• 来源期刊: 大连理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人体传感器网络 特征提取 神经网络 动作识别
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程、管理工程
• 页码范围: 893-897
• 页数: 5页
• 分类号: TP13
• 字数: 3207字
• 语种: 中文

摘要

基于人体传感器网络（BSN ）对人体动作的识别，在远程医疗服务中具有重要应用。搭建了一个基于BSN的人体动作监测平台，实验中通过固定在人体腰部和大腿上的两个加速度传感器节点，来采集人体日常生活中的7个动作所产生的加速度信号。特征提取包含传感器节点在3个轴上信号的时域和频域信息，并采用神经网络和分层的方法融合信息对7个动作进行分类和识别。实验结果表明，应用所搭建的BSN平台和识别方法，采用两个传感器节点识别人体日常生活中的7个动作具有很高的正确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈野	大连理工大学控制科学与工程学院	7	169	5.0	7.0
2	王哲龙	大连理工大学控制科学与工程学院	9	65	5.0	8.0
6	李宏伟	大连东软信息学院电子工程系	3	11	2.0	3.0