[发明专利]一种姿态预测方法和装置在审
| 申请号： | 201810300681.1 | 申请日： | 2018-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN108664122A | 公开（公告）日： | 2018-10-16 |
| 发明（设计）人： | 朱育革;戴天荣;蔡磊 | 申请（专利权）人： | 歌尔股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F3/01 | 分类号： | G06F3/01;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市隆安律师事务所 11323 | 代理人： | 权鲜枝;吴昊 |
| 地址： | 261031 山东省潍*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种姿态预测方法和装置，方法包括：按照预设采样频率，对用户运动时姿态传感器生成的姿态数据进行采样，得到原始数据集；根据原始数据集确定神经网络的层数以及各层节点数，得到训练完成的神经网络模型；在一次姿态预测过程中，将采集的预定时间段内的姿态数据输入到神经网络模型中，得到神经网络模型输出的当前时刻之后目标时刻对应的姿态数据；其中，预定时间段是由当前时刻以及当前时刻之前的预定时刻确定的时间段。可见，本发明的技术方案利用机器学习训练出的神经网络模型进行姿态预测不仅满足了效率要求，降低了计算复杂度。而且，能够捕捉历史姿态中的微小的运动模式，预测的精度高，提升了用户的沉浸感等体验。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 姿态预测 姿态数据 方法和装置 预定时间段 原始数据集 计算复杂度 姿态传感器 采样频率 机器学习 目标时刻 神经网络 效率要求 用户运动 预定时刻 运动模式 沉浸感 节点数 时间段 采样 预设 捕捉 采集 输出 预测 | ||
【主权项】：
1.一种姿态预测方法，其特征在于，包括：按照预设采样频率，对用户运动时姿态传感器生成的姿态数据进行采样，得到原始数据集；根据所述原始数据集和指定预测时长确定初始神经网络模型的层数以及各层的节点数，并使用所述原始数据集对初始神经网络模型训练，以得到训练完成的神经网络模型；在一次姿态预测过程中，将采集的预定时间段内的姿态数据输入到所述训练完成的神经网络模型中，得到所述训练完成的神经网络模型输出的当前时刻之后目标时刻对应的姿态数据；其中，所述预定时间段是由当前时刻以及当前时刻之前的预定时刻确定的时间段。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于歌尔股份有限公司，未经歌尔股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810300681.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种仿真作战体系演练系统
- 下一篇：人车交互方法、装置、车载智能控制器及系统
