基于室内定位技术的人体姿态识别方法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 黄小平3; 张健3; 胡泽林3; 李淼3; 曾伟辉3; 李华龙3
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| 刊名 | 中国科学技术大学学报
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| 出版日期 | 2019 |
| 卷号 | 49 |
| 关键词 | indoor position posture recognition elderly monitoring system wireless body area network Kalman filter 室内定位 姿态识别 老人监护 无线体域网 卡尔曼滤波 |
| ISSN号 | 0253-2778 |
| 英文摘要 | 独居老人摔倒等姿态检测是当今备受关注的问题.基于机器视觉的方法存在隐私侵入,成本高和实现过程复杂等问题,而基于加速度传感的方法对静止姿态识别存在困难.为此提出一种基于室内定位技术的老人姿态检测方案.首先在人体关键节点安装可穿戴接收标签,然后采用超宽带UWB测距方法,实现人体关键部位的定位和跟踪.在姿态估计算法中,分别采用最小二乘和改进的扩展卡尔曼滤波算法来抑制噪声,提高定位精度.仿真实验表明,改进的扩展卡尔曼滤波算法误差较小,可以较好地识别老人摔倒等姿态信息. |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:6751978 |
| 源URL | [http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/46576]  |
| 专题 | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 作者单位 | 1.中国科学院合肥智能机械研究所 2.中国科学院合肥智能机械研究所 3.中国科学院合肥智能机械研究所 4.中国科学院合肥智能机械研究所 5.中国科学院合肥智能机械研究所 6.中国科学院合肥智能机械研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 黄小平,张健,胡泽林,等. 基于室内定位技术的人体姿态识别方法[J]. 中国科学技术大学学报,2019,49. |
| APA | 黄小平,张健,胡泽林,李淼,曾伟辉,&李华龙.(2019).基于室内定位技术的人体姿态识别方法.中国科学技术大学学报,49. |
| MLA | 黄小平,et al."基于室内定位技术的人体姿态识别方法".中国科学技术大学学报 49(2019). |
入库方式： OAI收割
来源：合肥物质科学研究院
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