10.19665/j.issn1001-2400.2019.01.015
围栏的人类活动识别优化算法
为了有效地检测围栏上的人类活动,对已有的使用神经网络的围栏人类活动识别系统进行了优化,提出多级识别、多节点融合判断等优化算法.多级识别算法通过初级识别排除掉了大量无活动时的背景数据,降低了上传的数据量,提升了下一级的识别准确率;多节点融合算法通过融合地理位置相邻的节点的识别结果,提升了结果的可靠性.基于小型围栏环境的实地数据,通过实验仿真验证了算法的有效性.优化算法的数据传输速率、数据传输总量都远小于基准算法;多节点融合算法去除掉了67.7％的冗余识别结果.
惯性传感器、围栏、人类活动检测、神经网络
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TP391(计算技术、计算机技术)
2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
93-97,105
