典型文献
基于三轴加速度计和SVM算法的校园运动识别
文献摘要：
人体运动行为识别在医疗、安全、健康等方面有着广泛应用,为了探究如何高效准确获取人体运动行为信息,提出一种基于三轴加速度传感器与支持向量机的大学生运动行为识别算法.该方法通过佩戴在皮带扣处的三轴加速度传感器,采集大学生运动行为,运动行为包括走路、站立、跑步、躺卧、上楼、下楼六种状态.通过支持向量机实现识别模型的建立与预测,得到总体分类准确度为93.84％.实验结果表明,基于三轴加速度传感器信号与支持向量机算法能够较好地识别大学生在校园的运动行为.
文献关键词：
三轴加速度传感器;模式识别;特征提取;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
周露;宋浩兰;白静蕾;闻家豪;李继亮
作者机构：
西安石油大学电子工程学院,陕西西安710065
文献出处：
引用格式：
[1]周露;宋浩兰;白静蕾;闻家豪;李继亮-.基于三轴加速度计和SVM算法的校园运动识别)[J].电子设计工程,2022(21):80-84
A类：
运动行为识别
B类：
三轴加速度计,运动识别,人体运动,三轴加速度传感器,学生运动,识别算法,佩戴,皮带扣,走路,站立,跑步,躺卧,上楼,下楼,六种,识别模型,传感器信号,支持向量机算法,模式识别
AB值：
0.245112
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
