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基于CNN-SVM的行人活动识别方法
被引量：
1
1
作者
张帅
李召洋
+1 位作者
陈建广
黄风华
《导航定位学报》
北大核心
2025年第1期87-93,共7页
针对传统行人活动识别方法过度依赖人工手动选择和提取特征,导致特征提取难度大及识别准确率低的问题,提出一种基于卷积神经网络结合支持向量机(CNN-SVM)的行人活动识别模型:将数据输入到卷积神经网络(CNN)与归一化指数函数(Softmax)层...
针对传统行人活动识别方法过度依赖人工手动选择和提取特征,导致特征提取难度大及识别准确率低的问题,提出一种基于卷积神经网络结合支持向量机(CNN-SVM)的行人活动识别模型:将数据输入到卷积神经网络(CNN)与归一化指数函数(Softmax)层相结合的网络中进行训练直至网络收敛,收敛的CNN网络用于自动提取行人活动数据特征;然后利用支持向量机(SVM)取代CNN网络的归一化指数函数(Softmax)层来优化分类效果。实验结果表明,所提出的CNN-SVM模型可达到97.77%的识别准确率,优于对比实验模型,具有较好的行人活动识别效果。
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关键词
行人活动识别
卷积神经网络(CNN)
支持向量机(SVM)
惯性传感器
深度学习
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题名
基于CNN-SVM的行人活动识别方法
被引量：
1
1
作者
张帅
李召洋
陈建广
黄风华
机构
重庆交通大学智慧城市学院
福建省空间信息感
知
与智能处理重点实验室(阳光学院)
浙江德清知路导航研究院有限公司
出处
《导航定位学报》
北大核心
2025年第1期87-93,共7页
基金
重庆市自然科学基金面上项目(CSTB2022NSCQ-MSX1625)
重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202100734)
+1 种基金
重庆市博士“直通车”科研项目(CSTB2022BSXM-JSX0020)
福建省空间信息感知与智能处理重点实验室开放基金项目(FKLSIPIP1008)。
文摘
针对传统行人活动识别方法过度依赖人工手动选择和提取特征,导致特征提取难度大及识别准确率低的问题,提出一种基于卷积神经网络结合支持向量机(CNN-SVM)的行人活动识别模型:将数据输入到卷积神经网络(CNN)与归一化指数函数(Softmax)层相结合的网络中进行训练直至网络收敛,收敛的CNN网络用于自动提取行人活动数据特征;然后利用支持向量机(SVM)取代CNN网络的归一化指数函数(Softmax)层来优化分类效果。实验结果表明,所提出的CNN-SVM模型可达到97.77%的识别准确率,优于对比实验模型,具有较好的行人活动识别效果。
关键词
行人活动识别
卷积神经网络(CNN)
支持向量机(SVM)
惯性传感器
深度学习
Keywords
pedestrian activity recognition
convolutional neural network(CNN)
support vector machine(SVM)
inertial sensor
deep learning
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于CNN-SVM的行人活动识别方法
张帅
李召洋
陈建广
黄风华
《导航定位学报》
北大核心
2025
1
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