發(fā)布時間：2017-06-10 13:01

  本文關(guān)鍵詞：基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的人體行為識別算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對人體行為事件,研究了多傳感器數(shù)據(jù)采集模型和擴(kuò)展卡爾曼濾波優(yōu)化算法的應(yīng)用。系統(tǒng)將加速度傳感器分量數(shù)據(jù)映射為三維加速度空間,并與壓力傳感器數(shù)據(jù)結(jié)合建立四維實時數(shù)據(jù)采集空間�；谙到y(tǒng)的模型特征,提出了非線性系統(tǒng)下的擴(kuò)展卡爾曼濾波算法。系統(tǒng)利用優(yōu)化算法對數(shù)據(jù)實現(xiàn)最優(yōu)估計,并依據(jù)傳感器信噪比對優(yōu)化數(shù)據(jù)進(jìn)一步修正,之后在系統(tǒng)設(shè)定的傳感器信任級別和融合權(quán)重的基礎(chǔ)上完成人體行為識別。實驗結(jié)果表明,本文算法可以提高數(shù)據(jù)空間的精度和平滑度,可對人體行為進(jìn)行有效識別。
【作者單位】： 東莞理工學(xué)院計算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 傳感器數(shù)據(jù) 人體行為 擴(kuò)展卡爾曼濾波 優(yōu)化算法 加權(quán)融合
【基金】：廣東省教育廳科技創(chuàng)新項目(2013KJCX0178) 東莞市科技計劃項目基金(2012108102007)
【分類號】：TN713;TP274.2
【正文快照】： 最優(yōu)狀態(tài)估計方法被廣泛應(yīng)用于參數(shù)估計、系統(tǒng)控制、數(shù)據(jù)融合等領(lǐng)域�？柭鼮V波(Kalman Filter)作為最優(yōu)狀態(tài)估計的常用無偏估計方法,可以有效處理線性系統(tǒng)問題。對于弱非線性系統(tǒng)問題,可將系統(tǒng)線性化后再進(jìn)行卡爾曼優(yōu)化處理。日常生活中,人體活動的行為可描述為靜止、走路、

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李寧;須德;傅曉英;袁玲;;結(jié)合人體運(yùn)動特征的行為識別[J];北京交通大學(xué)學(xué)報;2009年02期

2 張偉東;陳峰;徐文立;杜友田;;基于階層多觀測模型的多人行為識別[J];清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2009年07期

3 曾青松;余明輝;賀衛(wèi)國;李玲;;一種行為識別的新方法[J];昆明理工大學(xué)學(xué)報(理工版);2009年06期

4 谷軍霞;丁曉青;王生進(jìn);;基于人體行為3D模型的2D行為識別[J];自動化學(xué)報;2010年01期

5 李英杰;尹怡欣;鄧飛;;一種有效的行為識別視頻特征[J];計算機(jī)應(yīng)用;2011年02期

6 吳聯(lián)世;夏利民;羅大庸;;人的交互行為識別與理解研究綜述[J];計算機(jī)應(yīng)用與軟件;2011年11期

7 王新旭;;基于視覺的人體行為識別研究[J];中國新通信;2012年21期

8 申曉霞;張樺;高贊;薛彥兵;徐光平;;一種魯棒的基于深度數(shù)據(jù)的行為識別算法[J];光電子.激光;2013年08期

9 鄭胤;陳權(quán)崎;章毓晉;;深度學(xué)習(xí)及其在目標(biāo)和行為識別中的新進(jìn)展[J];中國圖象圖形學(xué)報;2014年02期

10 王忠民;曹棟;;坐標(biāo)轉(zhuǎn)換在移動用戶行為識別中的應(yīng)用[J];北京郵電大學(xué)學(xué)報;2014年S1期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 苗強(qiáng);周興社;於志文;倪紅波;;一種非覺察式的睡眠行為識別技術(shù)研究[A];第18屆全國多媒體學(xué)術(shù)會議（NCMT2009）、第5屆全國人機(jī)交互學(xué)術(shù)會議（CHCI2009）、第5屆全國普適計算學(xué)術(shù)會議（PCC2009）論文集[C];2009年

2 齊娟;陳益強(qiáng);劉軍發(fā);;基于多模信息感知與融合的行為識別[A];第18屆全國多媒體學(xué)術(shù)會議（NCMT2009）、第5屆全國人機(jī)交互學(xué)術(shù)會議（CHCI2009）、第5屆全國普適計算學(xué)術(shù)會議（PCC2009）論文集[C];2009年

3 方帥;曹洋;王浩;;視頻監(jiān)控中的行為識別[A];2007中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];2007年

4 黃紫藤;吳玲達(dá);;監(jiān)控視頻中簡單人物行為識別研究[A];第18屆全國多媒體學(xué)術(shù)會議（NCMT2009）、第5屆全國人機(jī)交互學(xué)術(shù)會議（CHCI2009）、第5屆全國普適計算學(xué)術(shù)會議（PCC2009）論文集[C];2009年

5 安國成;羅志強(qiáng);李洪研;;改進(jìn)運(yùn)動歷史圖的異常行為識別算法[A];第八屆中國智能交通年會優(yōu)秀論文集——智能交通與安全[C];2013年

6 王忠民;曹棟;;坐標(biāo)轉(zhuǎn)換在移動用戶行為識別中的應(yīng)用研究[A];2013年全國通信軟件學(xué)術(shù)會議論文集[C];2013年

7 劉威;李石堅;潘綱;;uRecorder:基于位置的社會行為自動日志[A];第18屆全國多媒體學(xué)術(shù)會議（NCMT2009）、第5屆全國人機(jī)交互學(xué)術(shù)會議（CHCI2009）、第5屆全國普適計算學(xué)術(shù)會議（PCC2009）論文集[C];2009年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 李晨光;導(dǎo)入CIS要注意什么？[N];河北經(jīng)濟(jì)日報;2001年

2 農(nóng)發(fā)行鹿邑支行黨支部書記 行長 劉永貞;發(fā)行形象與文化落地農(nóng)[N];周口日報;2007年

3 東林;行為識別新技術(shù)讓監(jiān)控沒有“死角”[N];人民公安報;2007年

4 田凱　徐蕊 李政育 信木祥;博物館安全的國際經(jīng)驗[N];中國文物報;2014年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 邵延華;基于計算機(jī)視覺的人體行為識別研究[D];重慶大學(xué);2015年

2 仝鈺;基于條件隨機(jī)場的智能家居行為識別研究[D];大連海事大學(xué);2015年

3 馮銀付;多模態(tài)人體行為識別技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2015年

4 何衛(wèi)華;人體行為識別關(guān)鍵技術(shù)研究[D];重慶大學(xué);2012年

5 吳秋霞;復(fù)雜場景下的人體行為識別[D];華南理工大學(xué);2012年

6 于成龍;基于視頻的人體行為識別關(guān)鍵技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

7 王亮;基于判別模式學(xué)習(xí)的人體行為識別方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2011年

8 付朝霞;基于視頻流的人體目標(biāo)檢測與行為識別研究[D];中北大學(xué);2013年

9 趙海勇;基于視頻流的運(yùn)動人體行為識別研究[D];西安電子科技大學(xué);2011年

10 石欣;基于壓力感知步態(tài)的運(yùn)動人體行為識別研究[D];重慶大學(xué);2010年

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本文編號：438525