作者:范长军,高飞 单位:中国微米纳米技术学会;东南大学 出版:《传感技术学报》2018年第07期 页数:8页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFCGJS2018070250 DOC编号:DOCCGJS2018070259 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 为了提高日常活动识别的准确性和自动化程度,减少人为干预,提出了利用可穿戴传感信号作为输入,通过深度神经网络进行人体活动识别的方法。首先,设计了普适环境下人体活动识别的系统架构,建立了一套加速度、生理信号等传感数据的采集系统;然后,对获取的传感数据进行降噪、加窗与归一化等预处理,并设计了长短时记忆递归神经网络来进行特征的自动提取和融合,从而实现活动识别。实验结果表明,该方法减少了对人工和专家知识的依赖,自动进行多模态传感器的融合,智能化程度高,分类效果好。

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