文档名：基于CNN和惯性传感器的连续运动检测识别方法
摘要：为了提高人体连续运动检测识别的准确率和效率,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的识别检测方法.首先,通过3轴加速度传感器采集运动加速度数据,经过滤波、滑动时间窗口和快速傅里叶变换(FFT)获得加速度频谱以及运动模式识别的特征矩阵.通过对多种结构与参数的网络模型的测试、分析与研究,选择双层33卷积核卷积层加双层256×64神经元稠密层的CNN结构,分别对站立、步行、上楼、下楼和跑步5种典型运动和跌倒、倒卧2种异常运动进行识别.结果表明,本文方法对跌倒、倒卧等7种运动的识别准确率大于95％,是人体连续运动检测识别的一种有效的方法;同时本文方法对算力需求较低,可应用于低功耗移动平台.
Abstract：Toimproveaccuracyandefficiencyofthecontinuoushumanmotiondetectionandrecognition,arecognitionanddetectionmethodbasedonconvolutionalneuralnetwork(CNN)isproposed.Firstly,motionaccelerationdataarecollectedthrougha3-axisaccelerationsensor,andaccelerationspectrumandthecharacteristicmatrixofmotionpatternrecognitionareobtainedthroughfiltering,slidingtimewindowandfastFouriertransform(FFT).Throughtesting,analysisandresearchonnetworkmodelswithmultiplestructuresandparameters,aCNNstructurewithadouble-layer33convolutionkernelconvolutionallayerandadouble-layer256×64neurondenselayerisselectedtorecognize5typicalexercisesofstand-up,walk-up,upstairs,downstairsandrunningand2abnormalexercisesoffallingandlyingdown,respectively.Theresultsshowthattherecognitionaccuracyof7kindsofmovements,suchasfallingandlying,isgreaterthan95％,anditisaneffectivemethodforthedetectionandrecognitionofhumancontinuousmotion.Atthesametime,themethodhasalowdemandforcomputingpowerandcanbedeployedinlowpowerconsumptiononmobileplatforms.
作者：李贺龙 王兴媛 刘峰华 陈朋宇 赵进全 Author：LIHelong WANGXingyuan LIUFenghua CHENPengyu ZHAOJinquan
作者单位：中国电力科学研究院有限公司,北京100192西安交通大学电气工程学院,陕西西安710049
刊名：传感器与微系统
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2024, 43(4)
分类号：TP183
关键词：连续运动检测 卷积神经网络 数据滤波
Keywords：continuousmotiondetection convolutionalneuralnetwork(CNN) datafiltering
机标分类号：TP212TP391.41TN925.93
在线出版日期：2024年4月26日
基金项目：国家电网公司科技项目基于CNN和惯性传感器的连续运动检测识别方法[
期刊论文] 传感器与微系统--2024, 43(4)李贺龙 王兴媛 刘峰华 陈朋宇 赵进全为了提高人体连续运动检测识别的准确率和效率,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的识别检测方法.首先,通过3轴加速度传感器采集运动加速度数据,经过滤波、滑动时间窗口和快速傅里叶变换(FFT)获得加速度频谱以及运动模式识别...参考文献和引证文献
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基于CNN和惯性传感器的连续运动检测识别方法 Continuous motion detection and recognition method based on CNN and inertial sensor
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