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人體動(dòng)作識(shí)別中傳感器位置放置策略研究

發(fā)布時(shí)間:2024-06-23 12:40
  隨著人工智能、傳感器技術(shù)以及可穿戴技術(shù)的發(fā)展,基于傳感器的人體動(dòng)作識(shí)別一直都是近年來(lái)研究的熱門(mén)主題。相比于單個(gè)傳感器,多個(gè)傳感器可以對(duì)復(fù)雜的人體動(dòng)作實(shí)現(xiàn)更高的識(shí)別準(zhǔn)確度。為了追求更好的性能,往往會(huì)出現(xiàn)多余的傳感器,這直接帶來(lái)了額外的傳感器費(fèi)用,使得數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)和計(jì)算負(fù)載加重。因此,如何從多個(gè)傳感器中選擇合理的傳感器數(shù)量和位置組合是該領(lǐng)域亟待解決的一個(gè)問(wèn)題。針對(duì)特定的復(fù)雜人體動(dòng)作,基于穿戴設(shè)備采集人體多個(gè)位置的傳感器數(shù)據(jù),從多個(gè)傳感器位置中選擇合適的傳感器數(shù)量和位置組合,在確保識(shí)別精度的同時(shí)盡可能地減少傳感器,然后通過(guò)選擇的傳感器組合使用常見(jiàn)的分類(lèi)模型對(duì)復(fù)雜的人體動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別分類(lèi)。在選擇傳感器數(shù)量和位置組合時(shí)不僅考慮了不同位置傳感器與人體動(dòng)作類(lèi)別之間的相關(guān)性,同時(shí)也考慮了不同位置傳感器之間的冗余性。另外,通過(guò)模擬復(fù)雜的工廠生產(chǎn)流水線場(chǎng)景,使用可穿戴設(shè)備捕捉了8種不同的人體動(dòng)作,得到了17個(gè)人體不同位置的加速度數(shù)據(jù)。然后使用提出的算法從17個(gè)不同位置傳感器中選出合適的傳感器數(shù)量和位置組合,并對(duì)這8種復(fù)雜人體動(dòng)作進(jìn)行分類(lèi)。一共采集了1112組復(fù)雜人體動(dòng)作樣本,通過(guò)實(shí)驗(yàn)評(píng)估發(fā)現(xiàn),提出的方法比...

【文章頁(yè)數(shù)】:60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.2陀螺儀外形結(jié)構(gòu)

圖2.2陀螺儀外形結(jié)構(gòu)

質(zhì)會(huì)沿著外力方向發(fā)生極化現(xiàn)象,壓電材差也就可以求出運(yùn)動(dòng)時(shí)的加速度。與電容速度計(jì)內(nèi)部沒(méi)有物體塊,其內(nèi)部是一個(gè)熱般四個(gè))熱電阻被放置在熱氣團(tuán)四個(gè)方向勻分布的,因此每個(gè)熱電阻感知到的溫度處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí),平衡狀態(tài)被打破,熱氣出電壓出現(xiàn)差異,然后根據(jù)電壓差異計(jì)算者,內(nèi)部沒(méi)有物體塊,因此其制....


圖2.2可穿戴動(dòng)作捕捉設(shè)備PN由于本文主要研究?jī)?nèi)容是基于多位置傳感器的人體動(dòng)作識(shí)別,因此下面著重介紹一個(gè)基于運(yùn)動(dòng)傳感器的穿戴設(shè)備PerceptionNeuron[34]

圖2.2可穿戴動(dòng)作捕捉設(shè)備PN由于本文主要研究?jī)?nèi)容是基于多位置傳感器的人體動(dòng)作識(shí)別,因此下面著重介紹一個(gè)基于運(yùn)動(dòng)傳感器的穿戴設(shè)備PerceptionNeuron[34]

華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文的設(shè)備可以被固定安裝在建筑物上,用于實(shí)時(shí)天氣預(yù)報(bào)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、運(yùn)動(dòng)類(lèi)傳感器有加速度計(jì)、陀螺儀以及地磁傳感器等,基于運(yùn)動(dòng)傳感備主要用于監(jiān)測(cè)人體的運(yùn)動(dòng),通過(guò)分析獲取的運(yùn)動(dòng)信息,向用戶展示跡,并對(duì)用戶的健康狀況給出參考建議。


圖2.3Neuron傳感器和HUB

圖2.3Neuron傳感器和HUB

圖2.3Neuron傳感器和HUB算法介紹根據(jù)對(duì)已知事物各種形式的表示數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以根據(jù)得到的規(guī)律對(duì)未知事物進(jìn)行預(yù)測(cè)分類(lèi)的過(guò)程。段,利用經(jīng)驗(yàn)改善系統(tǒng)性能,此處經(jīng)驗(yàn)通常指樣本價(jià)值的信息,并改善具體算法的性能,是機(jī)器學(xué)習(xí)希望借助模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)人體動(dòng)作進(jìn)行自本文主要使用....


圖2.4SVM最大間隔超平面

圖2.4SVM最大間隔超平面

圖2.4SVM最大間隔超平面如圖2.5所示兩個(gè)平行的超平面可以用=和=表示,其在前者上或其上方的樣本點(diǎn)都屬于類(lèi)別1,任何在后者上或下方的樣本點(diǎn)都別-1。以此兩個(gè)超平面之間的間隔可以表示為:=使訓(xùn)練樣本中的所有點(diǎn)....



本文編號(hào):3995479

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