基于室内定位技术的人体姿态识别方法
Human posture recognition method based on indoor positioning technology作者机构：中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥230031
出 版 物：《中国科学技术大学学报》 (JUSTC)
年 卷 期：2019年第49卷第10期
页 面：805-811页
学科分类：0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）]
基 金：科技部重点研发计划(2017YFD0701603) 国家自然科学基金(31401285) 安徽省教育厅自然科学基金(KJ2016A305) 安徽省教育厅高等学校省级质量工程项目(2017jyxm0531)资助。
主 题：室内定位 姿态识别 老人监护 无线体域网 卡尔曼滤波
摘 要：独居老人摔倒等姿态检测是当今备受关注的问题.基于机器视觉的方法存在隐私侵入,成本高和实现过程复杂等问题,而基于加速度传感的方法对静止姿态识别存在困难.为此提出一种基于室内定位技术的老人姿态检测方案.首先在人体关键节点安装可穿戴接收标签,然后采用超宽带UWB测距方法,实现人体关键部位的定位和跟踪.在姿态估计算法中,分别采用最小二乘和改进的扩展卡尔曼滤波算法来抑制噪声,提高定位精度.仿真实验表明,改进的扩展卡尔曼滤波算法误差较小,可以较好地识别老人摔倒等姿态信息.
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