基于足底压力分布的步行行为感知关键技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-30页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-14页 |
| ·行为感知研究现状 | 第14-23页 |
| ·基于视觉的行为感知 | 第15-21页 |
| ·基于非视觉的行为感知 | 第21-23页 |
| ·基于足底压力的步行行为感知研究现状 | 第23-28页 |
| ·本文的研究内容与章节介绍 | 第28-30页 |
| 第二章 足底压力数据的采集与分析 | 第30-56页 |
| ·数字场地系统的设计 | 第30-36页 |
| ·柔性阵列压力传感器制作原理 | 第30-33页 |
| ·模块化数字场地设计 | 第33-36页 |
| ·压力图像的去噪分析 | 第36-43页 |
| ·压力图像中的噪声 | 第36-37页 |
| ·常见灰度图像去噪方法介绍 | 第37-39页 |
| ·压力图像去噪算法 | 第39-43页 |
| ·压力图像中的足印分割 | 第43-54页 |
| ·压力点区域块的寻找 | 第44-49页 |
| ·不同足印的划分 | 第49-53页 |
| ·足印分割实验 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第三章 基于足底压力分布的步态识别研究 | 第56-68页 |
| ·概述 | 第56-58页 |
| ·动态足底压力分布时空HOG特征 | 第58-62页 |
| ·足底总压力时间曲线特征点的获取 | 第58-59页 |
| ·特征点相关的时空HOG特征向量 | 第59-61页 |
| ·分类与识别 | 第61-62页 |
| ·本章实验 | 第62-67页 |
| ·数据采集与预处理 | 第62-64页 |
| ·有效性验证 | 第64-66页 |
| ·速度适应性实验 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第四章 多人足迹跟踪 | 第68-86页 |
| ·多目标跟踪算法综述 | 第68-71页 |
| ·最近邻滤波器 | 第68-69页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第69-70页 |
| ·粒子波滤波器 | 第70-71页 |
| ·多人足迹跟踪算法研究 | 第71-79页 |
| ·粒子滤波器相关算法介绍 | 第71-75页 |
| ·行走过程的运动模型 | 第75-77页 |
| ·足迹跟踪的粒子滤波实现 | 第77-78页 |
| ·运动模型之间的切换 | 第78-79页 |
| ·本章实验 | 第79-85页 |
| ·不同行走方式下的单人足迹跟踪 | 第80-81页 |
| ·多行人足迹跟踪 | 第81-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第五章 基于运动学信息的异常步态检测研究 | 第86-102页 |
| ·概述 | 第86-88页 |
| ·基于HMM相似度空间的步态分类研究 | 第88-95页 |
| ·基于小波变换的步态特征提取 | 第88-90页 |
| ·基于HMM的特征表达 | 第90-95页 |
| ·最近邻KNN分类器 | 第95页 |
| ·本节实验 | 第95-101页 |
| ·步态数据获取 | 第95-97页 |
| ·NDD与健康人群步态的分类测试 | 第97-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第六章 总结与展望 | 第102-106页 |
| ·本文创新性工作总结 | 第102-104页 |
| ·未来工作展望 | 第104-106页 |
| 参考文献 | 第106-126页 |
| 致谢 | 第126页 |
