【摘 要】
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近年来,随着微电子技术和计算机技术的发展,可穿戴设备的工艺得到了提高,云计算服务提供商也逐渐能够提供与之相对应的计算资源。可穿戴设备具有体积小、易于携带、操作简单且不受地点限制等优点,伴随着人口老龄化问题的加剧和人们对自身健康关注度的不断提高,基于可穿戴设备的人体姿态识别正在成为医疗监控和个人健康领域不可或缺的一部分。本文在国内外相关研究的基础上提出了基于可穿戴设备的人体姿态识别总体方案,并对目前
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近年来,随着微电子技术和计算机技术的发展,可穿戴设备的工艺得到了提高,云计算服务提供商也逐渐能够提供与之相对应的计算资源。可穿戴设备具有体积小、易于携带、操作简单且不受地点限制等优点,伴随着人口老龄化问题的加剧和人们对自身健康关注度的不断提高,基于可穿戴设备的人体姿态识别正在成为医疗监控和个人健康领域不可或缺的一部分。本文在国内外相关研究的基础上提出了基于可穿戴设备的人体姿态识别总体方案,并对目前人体姿态识别领域内流行的数据预处理方法和识别方法进行研究,分别使用基于随机森林的AdaBoost-RandomForest算法、基于神经网络的算法和基于SVM的SVM-KNN算法构建分类器对人体姿态进行识别。经过实验分析,基于SVM的SVM-KNN算法在人体姿态识别上取得了较好的识别效果。此外,本文在人体姿态识别算法的基础上提出了人体姿态识别系统的设计方案,从硬件和软件两方面分别对系统进行设计,利用可穿戴设备中的惯性测量单元(IMU)收集人体在运动时产生的数据,使用低功耗蓝牙作为可穿戴设备与智能手机之间的数据传输协议。服务端则以云计算的方式提供计算资源,采用微服务架构,将系统的各部分业务逻辑进行解耦,实现客户端和服务端的交互。结合服务容器化的思想,使用容器编排技术提出了云端服务的部署方案,增强了系统的可伸缩性以及管理能力。并率先在市政环卫领域展开实践,针对环卫工人等户外作业人员,利用智能手表和云端应用将人体姿态识别系统成功部署,方便有关部门对环卫工人的实时监测和调度管理。
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