基于室内声纳的人体行为识别研究.pdf
近些年来,越来越多的各式传感器被应用到日常生活中,环境辅助生活技术成为一项热门的研究方向.其中以人体行为识别(HumanActivityRecognition,HAR)研究为基础的环境辅助生活技术已经在智能化家居、智慧医疗、老人病人监护等方面表现出了广阔的前景.超声由于其独特的物理特性,在用于室内人体行为识别时具有其对活动主体无干扰、不会泄露个人隐私和不依赖于光学环境等优势,表现出良好的应用性.本文设计了一种基于室内声纳的人体行为识别系统,利用声纳技术获取人体行为信息,并结合深度学习算法对接收信号中的人体行为特征信息进行识别.
作者：叶小东胡孝楠胡超越郭新华
作者单位：武汉理工大学机电工程学院,湖北武汉430070
母体文献：2018年全国声学大会论文集
会议名称：2018年全国声学大会
会议时间：2018年11月1日
会议地点：北京
主办单位：中国声学学会
语种：chi
分类号：
关键词：室内声纳 人体行为 信息识别 深度学习算法
在线出版日期：2021年12月15日
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