%0 Journal Article
%T 基于BSN和神经网络的人体日常动作识别方法
%A 陈野
%J 大连理工大学学报
%P 893-897
%D 2013
%R 10.7511/dllgxb201306017
%X 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．
%K 人体传感器网络
%K 特征提取
%K 神经网络
%K 动作识别
%U http://press.dlut.edu.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20130617&flag=1