[发明专利]一种基于卷积神经网络的泳姿识别方法有效
| 申请号： | 201910187104.0 | 申请日： | 2019-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN110008847B | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 薛洋;庄镇东 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的泳姿识别方法,包括：将九轴传感器安装在手腕处，记录人体游泳时手腕部的加速度和角速度信号；取出一个单位长度的待测信号进行识别分割；对分割得到的信号进行预处理，设计卷积神经网络模型结构；对卷积神经网络模型参数进行训练，将预处理后的信号输入到训练后的卷积神经网络模型中进行分类，确定信号分类结果；根据信号分类结果，确定待测信号中所要取出的单位长度的信号片段的区间，重复上述步骤。本发明通过对卷积神经网络结构进行修改，降低了其对计算资源的需求，使其能在智能可穿戴设备上对泳姿进行高效、准确的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的泳姿识别方法，其特征在于，具体步骤包括：(1)获取九轴传感器采集的人体游泳时手腕部的加速度和角速度作为待测信号，设计卷积神经网络模型结构；(2)取出一个单位长度的待测信号进行识别分割；(3)对分割得到的信号进行预处理；(4)将预处理后的信号输入到卷积神经网络模型中进行分类，确定信号分类结果；所述卷积神经网络模型为参数经过训练后的模型；(5)根据信号分类结果，确定待测信号中所要取出的单位长度的信号片段的区间，重复步骤(2)～(5)。
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