吉林大学学报(信息科学版) ›› 2016, Vol. 34 ›› Issue (1): 1-7.
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胡封晔1, 王璐1, 王珊珊1, 郭纲2
HU Fengye1, WANG Lu1, WANG Shanshan1, GUO Gang2
摘要:
为解决无线体域网WBAN(Wireless Body Area Network)中人体姿态识别率低、算法复杂的问题, 设计了一种以多层分级理论为基础的人体姿态多级分层识别算法。考虑到使用者的舒适度, 将九轴加速度陀螺仪传感器(VG350) 做成腰带佩戴在腰部实时采集数据。运用加速度向量幅值(SVM: Signal Vector Magnitude)、角度、角加速度和位移等参量, 通过对实际测量数据的分析, 将坐、蹲、弯腰、慢走和跑等姿态进行识别。实验结果表明, 该算法简单, 姿态识别率高达96. 5%。
中图分类号: