基于加速度时域特征的实时人体行为模式识别

摘要： 针对高精度的实时人体行为模式识别,提出了一种基于加速度时域特征的行为模式识别算法.本算法选取时域特征作为唯一特征量,通过简化特征提取运算实现行为的实时识别,获得了高精度结果.通过在Android智能手机平台进行测试,每项动作识别正确率均可达80%以上.该算法相对于现有算法实时精度有明显提高,在手持终端领域具有较好的应用前景.     

一种改进的行人导航算法研究

目前大多行人导航系统的研究都以手持手机、绑在腰间等单一姿态为前提,并未考虑行人使用手机过程中同时存在接电话、放在上衣口袋等多种姿态的情况.分析了行人使用手机的4种常见姿态,基于行人航迹推算(pedestrian dead reckoning,PDR)算法设计了一种改进的行人导航算法.利用神经网络(back propagation,BP)模型对手机姿态进行智能识别,设计了一种新的步态检测算法来对多姿态下的步态进行有效检测,并将行人行走过程分为单一姿态与姿态切换过程,对2个过程的航向进行了修正.软件测试结果表明,多姿态下实现系统定位精度在20‰以内,达标率在85％以上,应用于导航系统能够提供准确、可靠、持续的位置信息.