[发明专利]一种基于深度学习的步数测量方法有效
| 申请号： | 202010524292.4 | 申请日： | 2020-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN111623797B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 肖卓凌;杨明堃;朱然;陈宁皓;阎波 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01C22/00 | 分类号： | G01C22/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 韦海英 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的步数测量方法，其包括以下步骤：S1、采集足部的惯性原始数据；S2、采用固定步长滑动窗口对惯性原始数据进行分割，得到若干分割后的序列数据；S3、对于每个序列数据，将其拆分并排列为前向数据和后向数据；S4、基于前向数据和后向数据通过对称型循环卷积神经网络获取目标对象处于站立状态的概率；S5、判断目标对象的足部是处于摆动状态还是处于站立状态；S6、将目标对象由站立状态切换为摆动状态的总次数作为其测量过程中的总步数，完成步数测量。本方法在不需要运动模式和行人信息的情况下，将原始的惯性单元数据通过滑动窗口的形式送入神经网络，可以准确且鲁棒的实现行人步数的检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 测量方法 | ||
【主权项】：
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