[发明专利]一种基于智能手机的人体运动状态识别方法在审
| 申请号： | 201710970828.3 | 申请日： | 2017-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN107837087A | 公开（公告）日： | 2018-03-27 |
| 发明（设计）人： | 赵宏;侯春宁;晏超;王孝通;刘向东;王乐;王伟杰;常兆斌;张浩;雷晓强 | 申请（专利权）人： | 兰州理工大学 |
| 主分类号： | A61B5/11 | 分类号： | A61B5/11;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州蓝晟专利代理事务所(普通合伙)44452 | 代理人： | 栾洋洋 |
| 地址： | 730050 甘肃*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于智能手机的人体运动状态识别方法，包括步骤运动状态数据采集，利用Android智能手机内嵌的加速度传感器和陀螺仪传感器采集运动状态数据；运动状态数据预处理，对利用传感器采集的数据进行滤波处理；训练神经网络模型，将处理后的数据送入到后台服务器，利用深度学习技术构建神经网络原型，再依据初步的训练结果，进一步优化神经网络模型；模型移植，将训练好的神经网络模型，利用Android技术将模型移植到手机中；运动状态识别，手机采集实时传感器信息，识别出当前的运动状态。本发明不需要额外的数据采集设备，提高了人体运动状态识别过程的智能化，方便了广大用户的使用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 智能手机 人体 运动 状态 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于智能手机的人体运动状态识别方法，其特征在于，包括步骤：步骤一，运动状态数据采集：利用Android智能手机内嵌的加速度传感器和陀螺仪传感器采集运动状态数据，并对所述运动状态数据的种类做好标记；步骤二，运动状态数据预处理：对所述采集到的运动状态数据进行滤波处理；步骤三，训练神经网络模型：将处理后的运动状态数据送入到后台服务器，利用深度学习技术构建神经网络原型，再依据初步的训练结果，进一步优化神经网络模型，直到识别的准确度达到给定阈值；步骤四，模型移植：将训练好的神经网络模型，利用Android技术移植到所述Android智能手机中；步骤五，运动状态识别：使用所述Android智能手机采集实时传感器信息，识别当前的人体运动状态。
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