作者：肖艳丽,张振宇,杨文忠 单位：中国人工智能学会;哈尔滨工程大学 出版：《智能系统学报》2014年第05期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZNXT2014050030 DOC编号：DOCZNXT2014050039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于加速度传感器的人体运动行为识别研究》PDF+DOC2016年第03期 张洁 《基于加速度传递函数的结合面参数识别》PDF+DOC2016年第01期 李院生,张广鹏,王佳丽,尹明夏 《结合手机传感器和卷积神经网络的人体行为识别》PDF+DOC2018年第03期 石代伟,张若英 《基于手机传感器的室内用户行为识别》PDF+DOC2016年第05期 李晶,黄鹤,邓南山,于广涛,常坤 《一种基于智能手机终端的远程人体姿态监测系统》PDF+DOC2019年第06期 刘宇,惠鸿飞,路永乐,亓林,邹新海,黎人溥 《多传感器特征决策融合的钢轨裂纹识别方法》PDF+DOC2017年第11期 杜晨琛,刘文波,陈旺才 《基于加速度传感器的建筑工人施工行为识别方法》PDF+DOC2017年第12期 强茂山,张东成,江汉臣 《基于CCF的单传感器辐射源识别方法》PDF+DOC2011年第04期 程东升,李侠,万山虎,武凌 《一种新的雷达辐射源识别方法》PDF+DOC2008年第05期 韩俊,何明浩,朱元清,冒燕 《基于旋转模式的移动设备佩戴位置识别方法》PDF+DOC 时岳,喻纯,史元春

    • 识别用户出行的交通方式，对理解用户移动性、交通状况的分析和预测、社会活动模式挖掘等方面起着非常关键的作用。随着无线网络技术的快速发展，越来越多的传感器被用于收集移动数据，如何通过收集的信息准确地识别用户不同的交通出行方式，近年来得到了广泛的研究。针对已有的从不同角度识别交通方式的方法，首先介绍了每种方法的具体内容及应用，然后对不同方法进行分类研究，并重点分析了各类方法的特点，分析几种不同方法在不同条件下的识别精确度，最后，给出了交通方式识别方法的进一步研究方向。

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