论文摘要
提出一种基于分类分析的人体运动状态识别方法。通过手机内置的加速度传感器采集相关数据,然后对采集的数据进行预处理,采用Softmax回归分类算法对人体运动状态进行分类。在深度学习框架TensorFlow下的实验结果显示此算法分类精度较高,对静止、走路、慢跑、上下楼梯、骑车等五种运动状态的综合识别率为88.18%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙小华
关键词: 人体行为识别,回归分类,加速度传感器
来源: 价值工程 2019年26期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,基础科学,信息科技
专业: 数学,自动化技术
单位: 浙江经济职业技术学院数字信息技术学院
基金: 2016年浙江经济职业技术学院重点课题(基于深度学习的人体运动状态识别的技术研究)资助
分类号: O212.1;TP212.9
DOI: 10.14018/j.cnki.cn13-1085/n.2019.26.100
页码: 239-240
总页数: 2
文件大小: 2906K
下载量: 178
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