研究目的
提出一个用于详细日常活动识别的框架，利用可穿戴设备和智能手机内置传感器区分静态与动态活动及其剧烈程度对应的行为。
研究成果
该框架通过结合智能手机内置加速度计和可穿戴心率传感器数据，在识别包括剧烈活动在内的日常详细行为时，准确率超过94%。
研究不足
该框架的性能仅在有限数量的受试者（四名健康个体）上得到验证，可能无法代表用户行为和身体状况的多样性。
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[IEEE 2019年国际光电子与应用光学会议(Optronix) - 印度加尔各答(2019.3.18-2019.3.20)] 2019年国际光电子与应用光学会议(Optronix) - 利用可穿戴传感器和智能手机实现精细化人体活动识别
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[IEEE 2019年国际光电子与应用光学会议(Optronix) - 印度加尔各答(2019.3.18-2019.3.20)] 2019年国际光电子与应用光学会议(Optronix) - 利用可穿戴传感器和智能手机实现精细化人体活动识别
DOI：10.1109/OPTRONIX.2019.8862427
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
人机活动识别技术在智能家居、老年护理、远程健康监测和安防领域的应用日益广泛。要更好地实现这些目标，需要对坐姿（椅上或地面）、慢走/快走、负重奔跑等具体活动进行精准识别。目前鲜有研究致力于区分高强度活动（如负重行走）与其常规形式（普通行走），而这对老年人和术后患者的有效健康监测至关重要。本研究通过可穿戴设备与智能手机内置传感器提出了解决方案，其核心贡献在于：设计分类器集成框架，实现对静态/动态活动及其高强度形式的精细化识别。该集成系统采用加权多数投票机制进行测试实例分类，其中基础分类器的权重通过神经网络对其训练数据集输出性能的评估确定。实验表明，本方法实现了超过94%的识别准确率。
作者：
Asmita Nandy，Jayita Saha，Chandreyee Chowdhury，Kundan P.D. Singh
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