Daily Living Movement Recognition for Pedestrian Dead Reckoning Applications
المؤلفون المشاركون
Martinelli, Alessio
Del Re, Enrico
Morosi, Simone
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-05-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Nowadays, activity recognition is a central topic in numerous applications such as patient and sport activity monitoring, surveillance, and navigation.
By focusing on the latter, in particular Pedestrian Dead Reckoning navigation systems, activity recognition is generally exploited to get landmarks on the map of the buildings in order to permit the calibration of the navigation routines.
The present work aims to provide a contribution to the definition of a more effective movement recognition for Pedestrian Dead Reckoning applications.
The signal acquired by a belt-mounted triaxial accelerometer is considered as the input to the movement segmentation procedure which exploits Continuous Wavelet Transform to detect and segment cyclic movements such as walking.
Furthermore, the segmented movements are provided to a supervised learning classifier in order to distinguish between activities such as walking and walking downstairs and upstairs.
In particular, four supervised learning classification families are tested: decision tree, Support Vector Machine, k -nearest neighbour, and Ensemble Learner.
Finally, the accuracy of the considered classification models is evaluated and the relative confusion matrices are presented.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Martinelli, Alessio& Morosi, Simone& Del Re, Enrico. 2016. Daily Living Movement Recognition for Pedestrian Dead Reckoning Applications. Mobile Information Systems،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111586
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Martinelli, Alessio…[et al.]. Daily Living Movement Recognition for Pedestrian Dead Reckoning Applications. Mobile Information Systems No. 2016 (2016), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111586
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Martinelli, Alessio& Morosi, Simone& Del Re, Enrico. Daily Living Movement Recognition for Pedestrian Dead Reckoning Applications. Mobile Information Systems. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111586
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1111586
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر