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基于深度神经网络的人体运动识别系统设计
1
作者
张德帝
刘宁
+3 位作者
苏中
戚文昊
宋一平
乔利康
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第5期69-72,77,共5页
针对狭小空间下灾难救援人员运动状态感知困难的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)+长短期记忆网络(LSTM)的人体运动识别(HAR)方法,设计了一种可运行于嵌入式微控制器单元(MCU)的HAR系统。系统使用佩戴于胸口的三轴加速度计及陀螺仪...
针对狭小空间下灾难救援人员运动状态感知困难的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)+长短期记忆网络(LSTM)的人体运动识别(HAR)方法,设计了一种可运行于嵌入式微控制器单元(MCU)的HAR系统。系统使用佩戴于胸口的三轴加速度计及陀螺仪传感器作为数据输入,研究了卷积核数量和LSTM细胞数量对网络的影响,构建了HAR的深度学习模型。同时,针对存储占用、计算负荷和功耗对网络进行了优化与转译,并在嵌入式设备验证。结果表明:该系统可稳定运行于微控制器单元且对人体运动状态具有良好的识别精度。
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关键词
深度神经网络
人体运动识别
灾难救援
嵌入式设备
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职称材料
题名
基于深度神经网络的人体运动识别系统设计
1
作者
张德帝
刘宁
苏中
戚文昊
宋一平
乔利康
机构
北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第5期69-72,77,共5页
基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFC1511702)
国家自然科学基金资助项目(61801032)
北京市自然科学基金资助项目(4212003)。
文摘
针对狭小空间下灾难救援人员运动状态感知困难的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)+长短期记忆网络(LSTM)的人体运动识别(HAR)方法,设计了一种可运行于嵌入式微控制器单元(MCU)的HAR系统。系统使用佩戴于胸口的三轴加速度计及陀螺仪传感器作为数据输入,研究了卷积核数量和LSTM细胞数量对网络的影响,构建了HAR的深度学习模型。同时,针对存储占用、计算负荷和功耗对网络进行了优化与转译,并在嵌入式设备验证。结果表明:该系统可稳定运行于微控制器单元且对人体运动状态具有良好的识别精度。
关键词
深度神经网络
人体运动识别
灾难救援
嵌入式设备
Keywords
deep neural network
human activity recognition(HAR)
disaster rescue
embedded device
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度神经网络的人体运动识别系统设计
张德帝
刘宁
苏中
戚文昊
宋一平
乔利康
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023
0
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