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基于慢时间分割的超宽带雷达步态识别
被引量：
7
1
作者
周金海
王依川
+2 位作者
佟京鲆
周世镒
吴翔飞
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期283-290,共8页
为了解决室内监控时摄像头的隐私泄露问题和可穿戴设备的侵入性等问题,同时针对传统雷达步态识别算法中的行走条件限制问题,提出基于超宽带(UWB)雷达的自由空间步态识别算法.算法沿慢时间轴对目标行走动作产生的雷达步态信号进行分割产...
为了解决室内监控时摄像头的隐私泄露问题和可穿戴设备的侵入性等问题,同时针对传统雷达步态识别算法中的行走条件限制问题,提出基于超宽带(UWB)雷达的自由空间步态识别算法.算法沿慢时间轴对目标行走动作产生的雷达步态信号进行分割产生一系列子信号;对于每个子信号,在距离单元上分别进行傅里叶变换得到距离-多普勒图像,这些距离-多普勒图像前后之间存在时序关系;利用方向梯度直方图算法对属于同一个步态信号的一组距离-多普勒图像进行特征提取,采用长短期记忆网络对得到的特征进行时序建模以获取目标身份分类结果.实验在空旷的室内环境中进行,对四人的步态分类准确率为79.10%.结果表明所提出的算法对自由空间中不同个体的步态具有一定的区分能力.
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关键词
超宽带UWB雷达
自由空间
慢时间
分割
方向梯度直方图
长短期记忆网络
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职称材料
移动设备佩戴位置自适应识别的跌倒检测方法
被引量：
8
2
作者
任磊
周金海
+2 位作者
吴祥飞
金韬
金晓峰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第21期7-12,55,共7页
随着智能手机的普及,使用移动设备检测跌倒事件正变得越来越有意义。移动设备的佩戴位置作为一种重要的情境信息,影响着跌倒检测活动的识别效果。为此,提出一种移动设备佩戴位置自适应识别的人体跌倒检测方法,首先采用旋转模式分量和姿...
随着智能手机的普及,使用移动设备检测跌倒事件正变得越来越有意义。移动设备的佩戴位置作为一种重要的情境信息,影响着跌倒检测活动的识别效果。为此,提出一种移动设备佩戴位置自适应识别的人体跌倒检测方法,首先采用旋转模式分量和姿态角融合的特征提取方法,利用加速度计和陀螺仪数据计算出旋转半径、角速度幅度、姿态角并提取特征,然后用LR(Logistic Regression)模型将其分类得到移动设备的佩戴位置;随后根据位置自适应调整一种基于时序分析的跌倒检测方法。实验结果表明,该方法的移动设备佩戴位置平均识别率为95.32%,在不同位置,时序跌倒检测算法的准确率均在92%以上。与传统跌倒检测方法相比,该方法在不同佩戴位置均有更好的跌倒检测识别效果。
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关键词
跌倒检测
时序分析
移动设备
旋转分量
姿态角
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职称材料
题名
基于慢时间分割的超宽带雷达步态识别
被引量：
7
1
作者
周金海
王依川
佟京鲆
周世镒
吴翔飞
机构
浙江大学信息与电子工程学院
杭州迈臻智能科技有限公司
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期283-290,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61675180,61575171)
浙江省基础公益研究计划资助项目(LGF20F020014)
浙江大学自主科研资助项目(H20151111).
文摘
为了解决室内监控时摄像头的隐私泄露问题和可穿戴设备的侵入性等问题,同时针对传统雷达步态识别算法中的行走条件限制问题,提出基于超宽带(UWB)雷达的自由空间步态识别算法.算法沿慢时间轴对目标行走动作产生的雷达步态信号进行分割产生一系列子信号;对于每个子信号,在距离单元上分别进行傅里叶变换得到距离-多普勒图像,这些距离-多普勒图像前后之间存在时序关系;利用方向梯度直方图算法对属于同一个步态信号的一组距离-多普勒图像进行特征提取,采用长短期记忆网络对得到的特征进行时序建模以获取目标身份分类结果.实验在空旷的室内环境中进行,对四人的步态分类准确率为79.10%.结果表明所提出的算法对自由空间中不同个体的步态具有一定的区分能力.
关键词
超宽带UWB雷达
自由空间
慢时间
分割
方向梯度直方图
长短期记忆网络
Keywords
ultra wide band(UWB)radar
free space
slow-time
segmentation
histogram of oriented gradient
long short-term memory network
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
移动设备佩戴位置自适应识别的跌倒检测方法
被引量：
8
2
作者
任磊
周金海
吴祥飞
金韬
金晓峰
机构
浙江大学信息与电子工程学院
杭州迈臻智能科技有限公司
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第21期7-12,55,共7页
基金
国家自然科学基金(No.61675180
No.61575171)
浙江大学自主科研项目(No.H20151111)
文摘
随着智能手机的普及,使用移动设备检测跌倒事件正变得越来越有意义。移动设备的佩戴位置作为一种重要的情境信息,影响着跌倒检测活动的识别效果。为此,提出一种移动设备佩戴位置自适应识别的人体跌倒检测方法,首先采用旋转模式分量和姿态角融合的特征提取方法,利用加速度计和陀螺仪数据计算出旋转半径、角速度幅度、姿态角并提取特征,然后用LR(Logistic Regression)模型将其分类得到移动设备的佩戴位置;随后根据位置自适应调整一种基于时序分析的跌倒检测方法。实验结果表明,该方法的移动设备佩戴位置平均识别率为95.32%,在不同位置,时序跌倒检测算法的准确率均在92%以上。与传统跌倒检测方法相比,该方法在不同佩戴位置均有更好的跌倒检测识别效果。
关键词
跌倒检测
时序分析
移动设备
旋转分量
姿态角
Keywords
fall detection
time series analysis
mobile device
rotation mode component
attitude angle
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于慢时间分割的超宽带雷达步态识别
周金海
王依川
佟京鲆
周世镒
吴翔飞
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
移动设备佩戴位置自适应识别的跌倒检测方法
任磊
周金海
吴祥飞
金韬
金晓峰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
8
在线阅读
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职称材料
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