基于柔性压力传感器的睡姿识别方法研究

• 作者: 刘今越 周志文 贾晓辉 郭士杰
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 关键词: 压力传感器 睡姿识别 支持向量机 遗传算法
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨|Research & Approach
• 页码范围: 10-13
• 页数: 4页
• 分类号: TP181|TP212
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)09-0010-04

摘要

目前使用的睡姿识别系统存在泄露隐私、束缚人体以及识别精度不高等问题,难以实现临床应用.为了提高睡姿识别的实用性,使用自主开发的柔性压力传感器无束缚采集六种睡姿图像,提出了一种基于支持向量机(SVM)并使用遗传算法(GA)进行关键参数优化的睡姿识别方法.实验表明:提出的方法能准确识别人体睡姿,平均识别准确率可达93.3％,在临床护理领域具有良好的应用前景.