【摘 要】
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基于智能手机传感器的人体活动识别是普适计算领域的研究热点.为扩展可识别的活动种类,并提高准确率和实时性,提出了由智能手环和智能手机组建无线体域网通过深度神经网络在
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学与技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(C12412135,61402410)资助;江省重点研发计划项目(2018C01064)资助
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基于智能手机传感器的人体活动识别是普适计算领域的研究热点.为扩展可识别的活动种类,并提高准确率和实时性,提出了由智能手环和智能手机组建无线体域网通过深度神经网络在线识别人体活动的方法.首先,设计由智能手环和智能手机组成的无线体域网的总体框架;然后,对预处理后的传感信号,构造带有Inception结构的卷积神经网络和长短时记忆递归神经网络来分别提取时空域特征,并结合两类网络结构来融合多模态传感数据,离线进行神经网络模型训练;最后,对训练好的神经网络模型进行优化,并部署到智能手机上,在线实时识别人体活动.实验结果表明,本文方法无需手工设计特征,可自动融合各类异构传感数据,更加准确、高效地识别了更多种类的活动.
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