[发明专利]一种基于运动训练数据的运动模式识别方法和系统有效
| 申请号： | 201810074757.3 | 申请日： | 2018-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN108171278B | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 刘鹏;钟亚平 | 申请（专利权）人： | 武汉中体智美科技有限公司;武汉体育学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430074 湖北省武汉市东湖新技*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于运动训练数据的运动模式识别方法和系统，包括步骤：获得运动人员的三维位置信息；根据获得的三维坐标信息，计算运动人员的速度和加速度信息；收集训练样本数据；对训练样本数据中的速度和加速度时间序列进行预处理；利用二叉决策树支持向量机决策树算法、BP神经网络算法、RBF神经网络识别算法这三类识别算法对处理后的训练样本数据进行训练；利用上述三类训练好的识别算法对运动人员的运动模式进行识别，并通过加权融合方法获得最终的模式识别结果。本发明在信息采集方面系统结构较为简洁、方便，能够在复杂多变的训练和比赛场景下实现运动模式识别，改善了运动模式识别的精度和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 运动模式识别 训练样本数据 算法 运动训练 预处理 三维位置信息 三维坐标信息 加速度信息 决策树算法 支持向量机 计算运动 加权融合 模式识别 时间序列 系统结构 信息采集 运动模式 决策树 鲁棒性 场景 | ||
【主权项】：
1.一种基于运动训练数据的运动模式识别方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1，获得运动人员的三维位置信息；/n步骤2，根据步骤1获得的三维坐标信息，计算运动人员的速度和加速度信息；/n步骤3，收集训练样本数据，包括运动人员的速度和加速度信息；/n步骤4，对训练样本数据中的速度和加速度时间序列进行预处理；/n步骤5，利用二叉决策树支持向量机决策树算法、BP神经网络算法、RBF神经网络识别算法这三类识别算法对处理后的训练样本数据进行训练；/n步骤6，利用上述三类训练好的识别算法对运动人员的运动模式进行识别，并通过加权融合方法获得最终的模式识别结果；/n步骤6中通过加权融合方法获得最终的模式识别结果的实现方式如下，/n
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