基于BSN和神经网络的人体日常动作识别方法

作者：陈野; 王哲龙; 李政霖; 李宏伟

来源：大连理工大学学报, 2013, (06): 893-897.

• 人体传感器网络
• 特征提取
• 神经网络
• 动作识别 body sensor networks
• feature extraction
• neural network
• activity recognition

基于人体传感器网络(BSN)对人体动作的识别,在远程医疗服务中具有重要应用.搭建了一个基于BSN的人体动作监测平台,实验中通过固定在人体腰部和大腿上的两个加速度传感器节点,来采集人体日常生活中的7个动作所产生的加速度信号.特征提取包含传感器节点在3个轴上信号的时域和频域信息,并采用神经网络和分层的方法融合信息对7个动作进行分类和识别.实验结果表明,应用所搭建的BSN平台和识别方法,采用两个传感器节点识别人体日常生活中的7个动作具有很高的正确率.

• 单位
  大连市中心医院; 机器人学国家重点实验室; 中国科学院沈阳自动化研究所; 大连东软信息学院