激光与红外

作者：全轶平，李辉强，韩隆，郑毅

单位：华北光电技术研究所，北京 100015；

关键词：人体姿态识别(HAR);支持向量机(SVM);一对多方法(OVR);主成分分析(PCA);惯性传感器(IMU);GPS;北斗

人体姿态识别技术近年来发展迅速，其中利用穿戴式传感器的姿态识别技术以其低功耗、低成本、便携、抗干扰的优点，逐渐在多个领域得到了广泛应用，极大提升了人类在健康、运动、人机交互等方面的体验与效率。本文为实兵交战系统设计了一种基于单个IMU融合定位模块数据的人体姿态识别算法，用主成分分析法对数据降维处理，用一对多的支持向量机模型对战、蹲、卧、走、跑、匍匐六种姿态进行分类，在MATLABR2022b环境下开发，最终训练出的模型检测准确度在90以上，证明了机器学习用于姿态识别问题的可行性，是一种可靠的单兵装具的姿态识别方案。

来源：2026年第5期

《激光与红外》期刊编辑部

查看激光与红外杂志2026年第5期