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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 835 - 844 (10page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2021.21.0103
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Pedestrian motion recognition algorithms using the accelerometer on a smartphone are implemented, and performance evaluation results are presented. The features for classifying the decision tree and design parameters of a CNN (Convolutional Neural Network) for recognizing pedestrian motion are listed. The accelerometer outputs of a smartphone that was used to monitor six adults who performed six motion types were collected. The decision tree thresholds were determined, and the CNN weights were learned from the collected data. With the derived thresholds and weights, the real-time pedestrian motion recognition algorithms were implemented on a smartphone, and their performance was evaluated. The performance evaluation results show that the CNN-based motion recognition algorithm has better accuracy than the decision tree-based motion recognition algorithm.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 보행자 운동 인식 알고리즘
Ⅲ. 알고리즘 구현 및 성능평가
Ⅳ. 결론 및 추후 계획
REFERENCES
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
P. D. Groves, Principles of GNSS, Inertial, and Multisensor Integrated Navigation Systems, 2nd Ed., Artech House, Boston, London, 2013.
D. Titterton and J. Weston, Strapdown Inertial Navigation Technology, 2nd Ed., The Institution of Electronical Eigneers, Stevenage, 2004.
E. Kaplan and C. J. Hegarty, Understanding GPS/GNSS: Principles and Applications, 3rd Ed., Artech House, Boston, London, 2017.
P. Misra and P. Enge, GLOBAL POSITIONING SYSTEM: Signals, Measurement, and Performance, 2nd Ed., Ganga-Jamuna Press, Massachusetts, 2006.
R. E. Philips and G. T. Schmidt, “GPS/INS Integration,” AGARD Lecture Series 207, 1996.
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