基于加速度传感器和神经网络的人体活动行为识别

• 作者: 匡贞伍 张声岚 张烈平 李昆键 王政忠 王瑞 韦克莹
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 人体活动 行为识别 特征提取 加速度传感器 BP神经网络 实验仿真
• 年，卷（期）: 2019,（16）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与应用
• 页码范围: 71-74,78
• 页数: 5页
• 分类号: TN711-34|TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.16.017

摘要

人体活动行为识别在医疗、安全、娱乐等方面有着广泛的应用,为了高效、准确地获取人体活动的行为信息,提出一种基于加速度传感器和神经网络的个人活动行为识别方法.该方法通过在个人手上佩戴加速度传感器,实时采集个人活动的行为数据;再通过BP神经网络分析相关行为数据并建立个人活动行为模型,分类识别个人的行走、坐着、躺卧、站立和突然跌倒等活动行为特征.实验结果表明,该方法能够有效检测到个人活动的行为特征参数,并可准确识别出人体活动的五种典型行为.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张烈平	桂林理工大学机械与控制工程学院	50	277	10.0	15.0
2	张声岚	桂林理工大学机械与控制工程学院	9	36	2.0	6.0
3	匡贞伍	桂林理工大学机械与控制工程学院	1	1	1.0	1.0
4	李昆键	桂林理工大学机械与控制工程学院	1	1	1.0	1.0
5	韦克莹	桂林理工大学机械与控制工程学院	1	1	1.0	1.0
6	王政忠	桂林理工大学机械与控制工程学院	1	1	1.0	1.0
7	王瑞	桂林理工大学机械与控制工程学院	1	1	1.0	1.0