【摘 要】
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国防事业在近些年发展迅速,部队对抗训练采用模拟训练的趋势日益提高,本文为了解决实兵模拟训练中士兵的姿态识别问题而进行研究,针对实时分析战场情况和下达任务指令提供帮助,旨在识别实兵交战中常用的三种战斗姿态:站姿、跪姿和卧姿,设计了一种基于机器学习的实兵姿态识别算法。首先对国内外人体姿态识别技术的理论进行研究,根据实兵模拟训练应用场景限制,选用单传感器的设计方案,设计基于六轴传感器MPU6050（三轴
【出 处】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
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国防事业在近些年发展迅速,部队对抗训练采用模拟训练的趋势日益提高,本文为了解决实兵模拟训练中士兵的姿态识别问题而进行研究,针对实时分析战场情况和下达任务指令提供帮助,旨在识别实兵交战中常用的三种战斗姿态:站姿、跪姿和卧姿,设计了一种基于机器学习的实兵姿态识别算法。首先对国内外人体姿态识别技术的理论进行研究,根据实兵模拟训练应用场景限制,选用单传感器的设计方案,设计基于六轴传感器MPU6050（三轴加速度计和三轴陀螺仪）结合STM32单片机硬件的方案,并根据实际应用场景设计了电源模块,对传感器误差校准后佩戴位置选在背部,采集了三种不同姿态的加速度以及角速度数据。对原始数据应进行小波去噪,去除数据中存在的传感器和人体运动产生的噪声。在求解人体姿态角时对比不同方案后选择四元数法,消除陀螺仪的累积误差时采用一种基于加速度计法校准姿态角的方案。在初始数据中提取三种姿态之间存在的差异时分别进行时域分析以及频域分析,并采集模拟训练中常用的步行和匍匐前行两种姿态进行分析,从而提高姿态识别的准确率。最后选择基于高斯核函数的一对一支持向量机算法对实兵姿态进行分类,实验模型训练基于Tensor Flow的计算框架,识别率达到90%以上,能够成功分类三种姿态,验证了利用机器学习算法解决实兵的人体姿态识别问题的可行性。
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