随着人工智能和物联网技术的不断发展,各个领域的研究都取得了长足的进步,姿态识别技术与日常生活息息相关,也受到了人们越来越多的关注。在生活中,很多工作越来越需要便捷的姿态识别设备,一方面,通过姿态识别设备可以识别一些危险动作,避免一些意外的发生,保证人员的安全;另一方面,通过采集工作者的各种姿态数据,分析其工作行为,能够有效的提高工作效率。基于此,本文设计了基于多传感器数据融合的姿态识别设备,与传统的识别设备相比,此设备具有体积小、携带方便的优点,在日常生活中广受欢迎。首先,姿态识别设备硬件部分包括主控模块和姿态模块两部分。其中,姿态模块用来采集人体姿态数据,主控模块用来接收姿态模块发送的数据。姿态模块选用九轴传感器芯片ICM-20948,由三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计组成。主控模块的芯片选用了功能丰富的单片机MT2503,用于接收姿态模块的数据,将数据打包发送到服务器端。其次,根据惯性传感器的缺点,需要对三种传感器进行数据融合和姿态解算,在分析了多种常用数据融合算法和姿态解算算法后,选择了扩展卡尔曼滤波算法和四元数方法。多传感器融合算法以陀螺仪解算的数据作为状态方程,加速度计和磁力计测量的数据为量测方程,用来修正陀螺仪计算得到的姿态角度,从而提高姿态模块的测量精度。然后,用设计好的姿态模块采集不同人员的不同姿态,如跑步、走路、上下楼梯等动作。根据常用的数据处理方法,如FFT变换、小波变换等,对数据在时域和频域范围内进行对比分析,提取每种姿态动作的特征,为后续姿态识别奠定基础。最后,为了能够准确地对动作进行识别分类,选择了基于高斯混合模型的EM算法。EM算法是一种迭代优化算法,它的每次迭代都分为期望步和极大似然步,根据每次迭代步骤可以有效的找到最优的收敛值。将每种姿态动作的特征值送入算法中进行模型学习,从而实现对模型的训练。然后对训练好的模型进行测试,利用采集到的多组姿态数据,结合算法模型对其进行识别和分类,观察其识别准确度,不断的优化模型,实现对人体姿态动作的准确识别。