基于室内定位技术的人体姿态识别方法

HFCAS OpenIR

	基于室内定位技术的人体姿态识别方法
其他题名	Human posture recognition method based on indoor positioning technology
	黄小平 1; 张健 1; 胡泽林 1; 李淼 1; 曾伟辉 1; 李华龙1
	2019
发表期刊	中国科学技术大学学报
ISSN	0253-2778
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.
其他摘要	Solitary elderly person posture recognition,especially when falling down,is a problem of concern today.The traditional method based on machine vision is flawed with too much privacy invasion,high cost and complex factors such as the implementation process,while the method based on acceleration sensor has a lower recognition rate in the stillness of the gesture.This paper introduces a new kind of body posture recognition scheme that employs indoor positioning technologies.The main job is to build an indoor positioning system,and paste tags to the key parts of the clothes and hat.The tags can receive ultra-wideband(UWB)signal from the positioning system.The UWB signal is used to get the distance which is important for the positioning.Finally,body posture can be easily recognized.In gesture recognition algorithm,this paper USES the least squares and the improved extend Kalman filter to suppress the noise of the distances measurement,so as to improve the accuracy of location.The simulation algorithm shows that the improved extend Kalman filter is effective.
关键词	indoor position posture recognition elderly monitoring system wireless body area network Kalman filter 室内定位姿态识别老人监护无线体域网卡尔曼滤波
收录类别	CSCD
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:6751978
引用统计
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/46576
专题	中国科学院合肥物质科学研究院
作者单位	1.中国科学院合肥智能机械研究所 2.中国科学院合肥智能机械研究所 3.中国科学院合肥智能机械研究所 4.中国科学院合肥智能机械研究所 5.中国科学院合肥智能机械研究所 6.中国科学院合肥智能机械研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	黄小平,张健,胡泽林,等. 基于室内定位技术的人体姿态识别方法[J]. 中国科学技术大学学报,2019,49.
APA	黄小平,张健,胡泽林,李淼,曾伟辉,&李华龙.(2019).基于室内定位技术的人体姿态识别方法.中国科学技术大学学报,49.
MLA	黄小平,et al."基于室内定位技术的人体姿态识别方法".中国科学技术大学学报 49(2019).