[发明专利]一种基于多层卷积神经网络的多自由度人体运动信息解析方法在审
| 申请号： | 201810241608.1 | 申请日： | 2018-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN108345873A | 公开（公告）日： | 2018-07-31 |
| 发明（设计）人： | 杨大鹏;杨威;顾义坤;赵京东;姜力;刘宏 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 岳泉清 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于多层卷积神经网络的多自由度人体运动信息解析方法，本发明涉及基于多层卷积神经网络的多自由度人体运动信息解析方法。本发明为了解决当前模型对肌电信号中的信息使用效率较低，以及获取的运动信息不够丰富的问题。本发明包括：一：采集原始肌电信号以及对应的实际动作信息；二：基于一维卷积神经网络模型设计解析多自由度人体运动信息的模型；三：以步骤一采集的原始肌电信号作为输入，以对应的实际动作信息作为输出，对解析多自由度人体运动信息的模型进行训练，得到训练后的解析多自由度人体运动信息的模型；四：采集原始肌电信号，输入训练后的解析多自由度人体运动信息的模型，预测当前的动作信息。本发明用于运动信息检测领域。 | ||
| 搜索关键词： | 人体运动信息 多自由度 解析 肌电信号 卷积神经网络 多层 实际动作 采集 神经网络模型 信息使用效率 运动信息检测 动作信息 一维卷积 运动信息 输出 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于多层卷积神经网络的多自由度人体运动信息解析方法，其特征在于：所述基于多层卷积神经网络的多自由度人体运动信息解析方法包括以下步骤：步骤一：采集原始肌电信号以及对应的实际动作信息；步骤二：基于一维卷积神经网络模型设计解析多自由度人体运动信息的模型；步骤三：以步骤一采集的原始肌电信号作为输入，以对应的实际动作信息作为输出，对步骤二设计的解析多自由度人体运动信息的模型进行训练，得到训练后的解析多自由度人体运动信息的模型；步骤四：采集原始肌电信号，输入训练后的解析多自由度人体运动信息的模型，预测当前的动作信息。
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