基于运动特征分析的人体异常行为模糊识别

• 作者: 喻恒 姚道金 李文锋 王隆进
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 传感 人体运动 异常行为 运动特征 模糊识别
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制工程
• 页码范围: 87-91
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.140717

摘要

针对当前基于运动传感技术的人体行为监测方案中存在的运动信息种类单一、运动特征提取不完善、识别算法复杂、鲁棒性弱等问题,提出运用多MEMS传感器采集人体姿态角和线性加速度,为人体行为识别提供准确、多样的运动信息;通过对滑动时间窗内运动信息进行数学统计,提取人体运动特征;基于这些特征,设计模糊模式识别模型,对人体异常行为进行识别.实验结果表明:该方案识别率高,平均识别率达97.6％,鲁棒性强,软硬件复杂度大大降低,易于借助嵌入平台实现独立的模块化设计,具有很强的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李文锋	武汉理工大学物流工程学院	113	1956	21.0	39.0
2	喻恒	武汉理工大学物流工程学院	3	10	2.0	3.0
3	王隆进	武汉理工大学物流工程学院	2	7	1.0	2.0
4	姚道金	武汉理工大学物流工程学院	2	9	2.0	2.0