基于人体传感器网络（BSN ）对人体动作的识别，在远程医疗服务中具有重要应用。搭建了一个基于BSN的人体动作监测平台，实验中通过固定在人体腰部和大腿上的两个加速度传感器节点，来采集人体日常生活中的7个动作所产生的加速度信号。特征提取包含传感器节点在3个轴上信号的时域和频域信息，并采用神经网络和分层的方法融合信息对7个动作进行分类和识别。实验结果表明，应用所搭建的BSN平台和识别方法，采用两个传感器节点识别人体日常生活中的7个动作具有很高的正确率。
人体传感器网络 特征提取 神经网络 动作识别