【摘 要】
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利用智能手机的内置多集成传感器作为数据采集工具,结合支持向量机(SVM)进行行人运动模式识别是智能识别领域中一个重要方法。本文针对行人静止、行走、上/下楼梯、上/下厢梯
【机 构】
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武汉大学测绘学院; 精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(41474004);武汉大学精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室基金(PF2017-7)
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利用智能手机的内置多集成传感器作为数据采集工具,结合支持向量机(SVM)进行行人运动模式识别是智能识别领域中一个重要方法。本文针对行人静止、行走、上/下楼梯、上/下厢梯、上/下扶梯这几种常见的室内运动模式,选取有效特征,利用线性核函数SVM建立分类模型对测试数据进行了识别。试验结果表明:从所采集的行人运动模式的数据中提取13个特征,可在3 s的数据滑动窗口0.5 s数据采样间隔下,得到96.4%的识别正确率。
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