文档名：基于智能可穿戴设备的复杂人体活动识别方法设计
摘要：针对复杂人体活动识别使用的传感器类型单一、识别率不高的难题,提出了一种基于智能可穿戴设备的复杂人体活动识别方法.由于智能可穿戴设备中融合了高精度的弹性弯曲传感器,可以弥补传统仅基于惯性传感器识别设备的不足,实现人体活动时关节弯曲度、以及运动加速度和角速度全方位捕捉.结合能够有效捕捉局部特征的卷积神经网络(CNN)模型和全局特征的Transformer模型,能够实现更高的识别率.实验结果表明:该方法在所设计的13种活动中实现了98.89%的识别率,并且由于设备易于穿戴,在智慧医疗、运动监测等领域有着广阔的应用场景.
作者：方建波 陶烨豪 尚杰 Author：FANGJianbo TAOYehao SHANGJie
作者单位：宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211中国科学院宁波材料技术与工程研究所,浙江宁波315201
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(7)
分类号：TP212
关键词：人体活动识别 智能可穿戴设备 深度学习 弹性弯曲传感器
Keywords：humanactivityrecognition intelligentwearabledevices deeplearning elasticbendingsensor
机标分类号：TP391TP212TP183
在线出版日期：2023年7月28日
基金项目：国家自然科学基金，浙江省重点研发计划资助项目，中国科学院国际合作局对外合作重点项目基于智能可穿戴设备的复杂人体活动识别方法设计[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(7)方建波 陶烨豪 尚杰针对复杂人体活动识别使用的传感器类型单一、识别率不高的难题,提出了一种基于智能可穿戴设备的复杂人体活动识别方法.由于智能可穿戴设备中融合了高精度的弹性弯曲传感器,可以弥补传统仅基于惯性传感器识别设备的不足,...参考文献和引证文献
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