| 基于BSN和神经网络的人体日常动作识别方法 |
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| 引用本文： | 陈野,王哲龙,李政霖,李宏伟.基于BSN和神经网络的人体日常动作识别方法[J].大连理工大学学报,2013(6). |
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| 作者姓名： | 陈野 王哲龙 李政霖 李宏伟 |
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| 作者单位： | 1.大连理工大学 控制科学与工程学院，辽宁 大连116024;2.中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室，辽宁 沈阳 110016;3.大连市中心医院 急诊ICU，辽宁 大连 116033;4.大连东软信息学院 电子工程系，辽宁 大连 116023 |
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| 基金项目： | “八六三”国家高技术研究发展计划资助项目(2012AA04150502);国家自然科学基金资助项目(61174027);辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划资助项目(LJQ2012005) |
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| 摘 要： | 基于人体传感器网络(BSN)对人体动作的识别，在远程医疗服务中具有重要应用。搭建了一个基于BSN的人体动作监测平台，实验中通过固定在人体腰部和大腿上的两个加速度传感器节点，来采集人体日常生活中的7个动作所产生的加速度信号，特征提取包含传感器节点在3个轴上信号的时域和频域信息，并采用神经网络和分层的方法融合信息对7个动作进行分类和识别。实验结果表明，应用所搭建的BSN平台和识别方法，采用两个传感器节点识别人体日常生活中的7个动作具有很高的正确率。
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| 关 键 词： | 人体传感器网络 特征提取 神经网络 动作识别 |
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