【摘 要】
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针对室内行人导航系统中对步行姿态识别精度不高,从而会影响后续位置解算的的问题,提出了可应用于室内场景的基于K-means聚类算法的行人步态识别方法。该方法通过选取三轴加速度平方和的方差作为特征量,分步聚类优先识别慢跑状态,再完成对其他运动状态的识别。数据分析表明,该方法可以有效识别慢跑运动状态,识别率为100%。对其他运动状态包括行走、楼梯和站立也有较好的识别效果,总体识别率在94%以上,较现有的
【机 构】
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南京理工大学机械工程学院 南京210094
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针对室内行人导航系统中对步行姿态识别精度不高,从而会影响后续位置解算的的问题,提出了可应用于室内场景的基于K-means聚类算法的行人步态识别方法。该方法通过选取三轴加速度平方和的方差作为特征量,分步聚类优先识别慢跑状态,再完成对其他运动状态的识别。数据分析表明,该方法可以有效识别慢跑运动状态,识别率为100%。对其他运动状态包括行走、楼梯和站立也有较好的识别效果,总体识别率在94%以上,较现有的行人步态识别方法有较大提高。
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