基于多传感器的人体运动模式识别

针对日常生活中人体的运动具有准周期特性的特点,设计了一种基于加速度信息与脚底压力的下肢运动信息采集系统。通过采集脚底压力信息监测关键步态事件,在事件前后对下肢加速度数据进行特征提取,从而对4种常见行为(走路、跑步、上楼和下楼)进行识别。实验结果表明:提出的方法在仅提取较为简单的时域特征信息情况下,平均识别正确率为94. 79%。

基于卷积神经网络的足跟着地事件检测算法

为解决基于可穿戴传感器的步态事件检测技术对个体配合程度依赖性大、能耗高、应用条件苛刻等问题,提出一种基于机器视觉的足跟着地事件检测算法,可以在不需要参与者合作的情况下,利用普通摄像机实现对足跟着地事件的精确检测。提出一种新颖的特征,即连续轮廓帧差图(CSD-maps)来表达步态模式。一个连续轮廓帧差图可以将视频帧中行人连续的轮廓二值图编码到一张特征图中,使其蕴含丰富的步态时空信息。不同数量的行人连续轮廓帧差会产生不同的连续轮廓帧差图。利用卷积神经网络对连续轮廓帧差图进行特征提取和足跟着地事件分类。在公开数据库上,对124名受试者在5个视角下不同穿着状态的视频数据进行训练和测试,实验结果表明,该方法具有良好的检测精度,识别准确率达93%以上。