| 基于机器学习的人体步态检测智能识别算法研究 |
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| 引用本文： | 高经纬,马超,姚杰,王少红.基于机器学习的人体步态检测智能识别算法研究[J].电子测量与仪器学报,2021,35(3):49-55. |
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| 作者姓名： | 高经纬 马超 姚杰 王少红 |
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| 作者单位： | 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室 北京 100192;北京航空航天大学生物医学工程学院 北京 100191 |
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| 基金项目： | 促进高校内涵发展-学科建设专项资助项目（5112011015）、北京市属高校高水平创新团队建设计划项目（IDHT20180513）、现代测控技术教育部重点实验室开放课题项目（KF20181123206）资助 |
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| 摘 要： | 为实现快速步态状态判断,以更好地对下肢外骨骼进行高精度的步态识别和控制,进行了基于可穿戴惯性测量装置检测人体姿态变化的算法研究。通过对人体下肢的跌倒、转弯、蹲坐与起立等非周期性步态变化活动进行测算试验,获得了受试者实验过程中身体角度、下肢关节角速度和加速度变化等数据,随后应用随机森林等4种机器学习经典分类算法对受试者进行了活动识别对比分析,结果表明,决策树监督学习算法相对于其他算法,能够快速、准确地检测并判断出人体非周期性变化中的多种活动状态,历次识别精度均可达到99%以上,为可穿戴智能装备的开发与应用提供理论基础。
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| 关 键 词： | 外骨骼 机器学习 决策树 步态分析 智能算法 |
Research on intelligent recognition algorithm of human gait detection based on machine learning |
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| Gao Jingwei,Ma Chao,Yao Jie,Wang Shaohong.Research on intelligent recognition algorithm of human gait detection based on machine learning[J].Journal of Electronic Measurement and Instrument,2021,35(3):49-55. |
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| Authors: | Gao Jingwei Ma Chao Yao Jie Wang Shaohong |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | exoskeleton machine learning decision tree gait analysis intelligent algorithm |
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