【摘 要】
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针对当前人体活动状态识别方法中存在识别算法复杂、可实施性差、实时性差等问题,提出了一种改进的基于人工神经网络的人体识别算法.通过加速度传感器采集人体腰部的加速度数
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针对当前人体活动状态识别方法中存在识别算法复杂、可实施性差、实时性差等问题,提出了一种改进的基于人工神经网络的人体识别算法.通过加速度传感器采集人体腰部的加速度数据,运用滑动时间窗方法进行时域特征的提取,采用基于人工神经网络的分类方法对特征进行处理,识别出人体的各种行为,该方法的软硬件复杂度低,易于实施,便于携带,经过测试,该算法的平均响应时间小于1s,平均准确率达到99.9%,证明了该算法的实时性与有效性。
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