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申请/专利权人：成都中医药大学
摘要：本发明公开一种多维度数据融合的太极拳动作评价方法、装置、电子设备和可读存储介质，所述方法包括：获取标定了标准呼吸方式的生理数据并输入第一深度学习模型进行分类任务的训练；获取标定了标准步法的运动数据并输入第二深度学习模型进行分类任务的训练；获取待评价对象太极拳运动的生理数据、运动数据和视频数据，将评价对象太极拳运动的生理数据和运动数据分别输入第一深度学习模型和第二深度学习模型得到待评价呼吸方式和待评价步法；基于标准呼吸方式和标准步法构建标准特征序列，基于待评价呼吸方式和待评价步法构建待评价特征序列；基于DTW算法计算标准特征序列和待评价特征序列之间的距离值进行1－10范围内的评分输出。
主权项：1.一种多维度数据融合的太极拳动作评价方法，多维度数据包括：生理数据、运动数据和视频数据，其特征在于，所述方法包括：获取标定了标准呼吸方式的生理数据，将标定了标准呼吸方式的生理数据输入第一深度学习模型进行分类任务的训练，所述生理数据包括心电数据和呼吸数据，所述呼吸方式包括顺腹式呼吸、逆腹式呼吸和自然呼吸；获取标定了标准步法的运动数据，将标定了标准步法的运动数据输入第二深度学习模型进行分类任务的训练，所述运动数据包括双腿姿势、两脚之间的角度、膝盖弯曲的幅度和运动加速度，所述步法包括上步、退步、撤步、进步、跟步、侧行步、盖步、插步、碾脚和其他；获取待评价对象太极拳运动的生理数据、运动数据和视频数据，将所述评价对象太极拳运动的生理数据和运动数据分别输入第一深度学习模型和第二深度学习模型得到待评价呼吸方式和待评价步法；基于标准呼吸方式、标准步法以及标准视频数据结合构建标准特征序列，将所述待评价呼吸方式、待评价步法以及待评价视频数据结合构建待评价特征序列；基于DTW算法计算所述标准特征序列和待评价特征序列之间的距离值进行1－10范围内的评分输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都中医药大学 一种多维度数据融合的太极拳动作评价方法、装置、电子设备和可读存储介质
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