论文摘要
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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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 黄小平,张健,胡泽林,李淼,曾伟辉,李华龙
关键词: 室内定位,姿态识别,老人监护,无线体域网,卡尔曼滤波
来源: 中国科学技术大学学报 2019年10期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 中国科学院合肥智能机械研究所
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
分类号: TP391.41;TP212
页码: 805-811
总页数: 7
文件大小: 1543K
下载量: 40
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