基于单三轴加速度传感器的人体活动状态识别

• 作者: 姚丙盟 李文锋
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 状态识别 加速度传感器 滑动时间窗 阈值 实时性
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制工程
• 页码范围: 58-62
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.160412

摘要

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．

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	姚丙盟	武汉理工大学物流工程学院	2	20	2.0	2.0