-
题名基于可穿戴式惯性传感器的人体运动跟踪方法综述
被引量：48
- 1
-
-
作者
张鋆豪
何百岳
杨旭升
张文安
-
机构
浙江工业大学信息工程学院
-
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第8期1439-1454,共16页
-
基金
国家重点研究发展计划(2016YFF0104004)
国家自然科学基金(61822311)资助~~
-
文摘
基于可穿戴式惯性传感器(Inertial sensor unit,IMU)的人体运动跟踪技术具有佩戴方便、运动空间不受限和成本低等优点,已广泛应用于医疗康复、体育竞技、人机交互和虚拟现实等领域.本文对惯性式人体运动跟踪技术的发展历史、研究现状以及典型方法进行了较为全面的梳理和总结,主要包括人体运动学模型和生物学约束,传感器初始对准方法,传感器种类,传感器误差处理以及数据融合方法,并概述相关方法应用于实际的现状.最后,总结了该领域待解决的难点问题,并对未来的发展趋势进行了展望.
-
关键词
人体运动跟踪
可穿戴式惯性传感器
运动学
数据融合
-
Keywords
Human motion tracking
wearable inertial sensors
kinematics
information fusion
-
分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
题名基于图卷积的注意力聚焦时空融合人体活动识别研究
- 2
-
-
作者
刘艳
赵明
马萌
曹清清
刘芳
聂凯
-
机构
湖南开放大学信息学院
湖南开放大学经济管理学院
湖南大学经济与贸易学院
-
出处
《传感技术学报》
北大核心
2025年第4期695-704,共10页
-
基金
湖南省自然科学基金青年人才联合基金项目(13JJB001)。
-
文摘
准确地识别人体活动数据可以为运动分析、医疗康复训练等领域提供重要帮助。鉴于现有的人体活动识别模型对于具有非欧氏空间数据特征的人体活动数据识别准确率不高的问题,提出了一种结合了图卷积、图注意力机制(GAT)和长短时记忆网络(LSTM)的新型人体活动识别特征提取方法GCN-AL,并基于GCN-AL构建了人体活动识别模型GCT-net。通过在开源的DaLiAc数据集上对GCT-net模型、GAN模型和GCN模型进行对比仿真实验表明,GCT-net模型的总体准确率、平均精确率、平均召回率相较于基于图卷积、图注意力机制的GAN模型和基于图卷积的GCN模型分别提高了2.0%、2.4%、2.4%和2.3%、2.5%、3.1%,与其他最新参考文献中提出的分类模型相比,GCT-net模型在总体准确率方面也有所改进。
-
关键词
可穿戴惯性传感器
人体活动识别
GCT-net模型
图卷积
图注意力机制
长短时记忆网络
-
Keywords
wearable inertial sensors
human activity recognition
GCT-net model
graph convolution
graph attention mechanism
long short-term memory network
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
