一种基于低分辨红外传感器的动作识别方法

• 作者: 张昱彤 翟旭平 汪静
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 动作识别 特征提取 低分辨率红外传感器 K近邻算法
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真|IMAGE PROCESSING AND SIMULATION
• 页码范围: 47-53
• 页数: 7页
• 分类号: TP319.4
• 语种: 中文

摘要

如今,世界各国人口老龄化问题日益严重,为了避免独居老人发生意外,老人日常动作监测和识别算法成为了研究热点.本文设计了一种基于低分辨红外传感器的动作识别方法,通过红外传感器采集探测区的温度分布数据,对温度分布数据进行处理,从时间、温度、形变和轨迹4个方面提取多个特征,最后通过K近邻算法对"行走"、"弯腰"、"坐下"、"站起"和"摔倒"5种动作进行分类.实验结果表明平均识别准确率可达到97％,其中摔倒动作的识别准确率为100％.