[发明专利]基于深度学习的无源人体运动识别方法有效
| 申请号： | 201911078785.3 | 申请日： | 2019-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN110991251B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 於晨阳;谢志军;俞建成;吴焕铭 | 申请（专利权）人： | 宁波大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 宁波奥圣专利代理有限公司 33226 | 代理人： | 方小惠 |
| 地址： | 315211 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的无源人体运动识别方法，通过首先对人体运动数据进行行为特征数据提取获取训练数据，然后在笔记本电脑中使用tensorflow构建深度神经网络模型，基于训练数据采用深度学习的方法实现对深度神经网络模型的训练，在人体运动识别时，通过给待识别人员配备WISP实现人体运动数据的采集，然后提取采集的运动数据的特征数据作为深度神经网络模型的输入数据，通过深度神经网络模型实现运动识别；优点是成本较低，识别时间短，且具有较高的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 无源 人体 运动 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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