【摘 要】
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人体运动过程较为复杂,传统人体运动姿态识别方法识别动作较为单一,且准确性较低.为了满足人体运动方式检测的需求,设计并实现了基于MEMS惯性传感器的人体行为特征反演系统,
【机 构】
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中国科学院合肥物质研究院,中国科学技术大学
【基金项目】
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中国科学院科技服务网络计划(KFJ-SW-STS-161)
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人体运动过程较为复杂,传统人体运动姿态识别方法识别动作较为单一,且准确性较低.为了满足人体运动方式检测的需求,设计并实现了基于MEMS惯性传感器的人体行为特征反演系统,结合多传感器信息对人体运动姿态进行识别,提高识别的种类及准确率.系统平台采用核心处理器STM32搭配传感器模块MPU9250组成惯性测量单元,采集人体运动信号,并对采集到的信号进行预处理.研究不同运动模式下的姿态角信息及其变化规律,分析并提取其中最能够反映人体运动的特征参数,构建人体姿态特征库.使用基于K最近邻分类算法对样本数据进行训练,建
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