[发明专利]基于深度残差网络的移动终端人类情境识别方法在审
| 申请号： | 202110297073.1 | 申请日： | 2021-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN113095153A | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 林高尚;周琪林;肖强;奚思遥;王力立;张永;黄成;单梁 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度残差网络的移动终端人类情境识别方法。该方法如下：初始化移动终端系统参数；初始化深度残差网络参数，包括网络层数、每层神经元的个数、激活函数、池化函数和池化窗、卷积核；对传感器数据进行预处理；对深度残差网络进行训练优化；利用优化后的深度残差网络识别人类情境。本发明方法可以提高基于传感器数据的移动终端人类情境识别的准确率，减少了识别误差；能提高移动终端系统识别人类情境的能力，可以被广泛应用于活动识别、姿态预测等移动终端实际应用场景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 网络 移动 终端 人类 情境 识别 方法 | ||
【主权项】：
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