基于Ubisense定位平臺(tái)的行為識(shí)別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、行為識(shí)別目前已成為人機(jī)交互和普適計(jì)算的一個(gè)關(guān)鍵研究領(lǐng)域，傳統(tǒng)的行為識(shí)別研究主要是基于計(jì)算機(jī)視覺的，并且已經(jīng)取得了大量的、重要的研究成果。近幾十年來，由于微電子機(jī)械加工技術(shù)的快速發(fā)展，使得傳感器越來越小巧且智能，由此吸引了大量基于傳感器的行為識(shí)別研究。
　　本文利用Ubisense定位系統(tǒng)獲取行人的位置信息，進(jìn)而研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為識(shí)別模型和算法，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了一個(gè)實(shí)時(shí)的行為識(shí)別系統(tǒng)。
　　首先，通過在實(shí)驗(yàn)人員的手腕

2、、腰部、腳踝佩戴UWB標(biāo)簽以采集活動(dòng)中3個(gè)部位的位置信息，經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分割、特征提取、模型訓(xùn)練等流程建立分類模型;經(jīng)過對(duì)幾種分類模型的實(shí)驗(yàn)分析，選擇了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該模型對(duì)6種動(dòng)作的總體識(shí)別精度達(dá)88％以上。
　　其次，利用WEKA工具將訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型嵌入到基于SSH框架設(shè)計(jì)的系統(tǒng)中，并通過該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的預(yù)處理、特征提取等功能，最終實(shí)現(xiàn)了一個(gè)在線的、實(shí)時(shí)的行為識(shí)別系統(tǒng)。
　　綜上，