[发明专利]一种基于三维卷积神经网络的人体平衡能力分类方法在审
| 申请号： | 201910845402.4 | 申请日： | 2019-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN110705367A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 金海燕;谢乐;肖照林;蔡磊;李秀秀;杨秀红 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 61214 西安弘理专利事务所 | 代理人： | 韩玙 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于三维卷积神经网络的人体平衡能力分类方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、在搭建好的模拟现实的虚拟场景中拍摄正常人和非正常人的人体行走姿态视频；步骤2、将步骤1采集到的正常人和非正常人的行走姿态视频分别提取成图像，再分别对正常人和非正常人图像在三维卷积神经网络中训练，计算特征向量；步骤3、将步骤2得到的特征向量输入到Softmax函数中，利用Softmax函数的出的数值对平衡能力分类，解决了现有技术中存在的提取的特征单一，导致分类准确率不高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 行走姿态 三维 视频 计算特征向量 人体平衡能力 分类准确率 步骤实施 模拟现实 平衡能力 特征向量 虚拟场景 人图像 分类 采集 图像 拍摄 | ||
【主权项】：
1.一种基于三维卷积神经网络的人体平衡能力分类方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：/n步骤1、在搭建好的模拟现实的虚拟场景中拍摄正常人和非正常人的人体行走姿态视频；/n步骤2、将步骤1采集到的正常人和非正常人的行走姿态视频分别提取成图像，再分别对正常人和非正常人图像在三维卷积神经网络中训练，计算特征向量；/n步骤3、将步骤2得到的特征向量输入到Softmax函数中，利用Softmax函数的出的数值对平衡能力分类。/n
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