作者：潘婉苏,李晓风,许金林,李皙茹,程龙乐 单位：陕西省计算机学会 出版：《计算机技术与发展》2018年第10期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFWJFZ2018100030 DOC编号：DOCWJFZ2018100039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 人体运动过程较为复杂，传统人体运动姿态识别方法识别动作较为单一，且准确性较低。为了满足人体运动方式检测的需求，设计并实现了基于MEMS惯性传感器的人体行为特征反演系统，结合多传感器信息对人体运动姿态进行识别，提高识别的种类及准确率。系统平台采用核心处理器STM32搭配传感器模块MPU9250组成惯性测量单元，采集人体运动信号，并对采集到的信号进行预处理。研究不同运动模式下的姿态角信息及其变化规律，分析并提取其中最能够反映人体运动的特征参数，构建人体姿态特征库。使用基于K最近邻分类算法对样本数据进行训练，建立人体行为特征模型，实现了对不同人体运动姿态的准确识别，同时将姿态识别结果上传至云服务系统；并对人体运动数据进行长时期的跟踪分析，进而反演出用户24小时内的行为活动方式。大样本测试结果表明，该系统测量各姿态评估准确性高，重复性好。

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