《利用惯性传感器和AdaBoost算法的步态识别方法》PDF+DOC

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2. 《辅助室内定位的关键人体姿态识别》PDF+DOC 基于步行者航位推算的室内定位方法中位移的计算一定程度上依赖于人体姿态的正确识别。原地踏步和走路是其中主要的关键姿态，两者的加速度信号相似，传统方法很难进行高精度的区分，导致航位推算的步长计算错误。基于惯性传感器进行室内场景中八种人体姿态识别研究，根据运动强度的不同采用分层分类法。首先将原地踏步和走路......
3. 《基于卷积神经网络的人体步态识别算法研究》PDF+DOC 针对人体步态识别准确率不高且需要手动提取信号特征的问题，采用卷积神经网络(CNN)自动提取传感器信号特征，对行走、上下楼和上下坡5种步态模式进行识别。搭建惯性传感器系统，采集人体的运动信息；针对该数据特点设计了一个4层的CNN模型用于自动提取信号特征和动作分类；利用检测的数据验证了所提方法的可行性，......
4. 《基于手机惯性传感器与多特征CNN的驾驶行为识别算法》PDF+DOC 不良驾驶行为识别对于减少交通事故的发生及实现智能交通具有重要意义。针对目前驾驶行为识别精度不高及系统稳定性不好问题，提出了一种基于多特征卷积神经网络和智能手机惯性传感器的新型驾驶行为识别方法。通过获取手机惯性传感器数据，利用多特征卷积神经网络对数据集进行特征提取和分析，来实现对多种驾驶行为的识别。最......
5. 《附加运动约束的MEMS惯性传感器融合定姿算法》PDF+DOC 针对MEMS惯性传感器因精度低、误差随时间累积导致无法满足长时间姿态测量要求的问题，提出了一种附加运动约束的姿态估计方法，即在以陀螺仪解算的姿态信息作为系统预测、以加速度计与磁强计解算的姿态信息作为系统量测的基础上，将载体运动约束作为虚拟观测量输入滤波器。同时，针对传统EKF算法精度不高的问题，提出......
6. 《基于航向自纠正方法的行人导航算法研究》PDF+DOC 低成本MEMS惯性传感器被广泛应用于足绑式行人导航中，但由于MEMS惯性传感器零偏随时间会产生累积误差，行人真实航向角与脚部解算的航向角有差值，传统零速修正算法对航向角缺乏观测导致行人航向发散，成为行人导航的主要误差源。行人在室内行走尤其是在室内楼道环境中，行走轨迹大多数情况下是近乎直线的，由此提出......
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