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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：本发明涉及人体动作识别技术领域，提供一种基于多区域足底压力与足部姿态的人体下肢动作识别方法，包括：步骤1，采集足底压力数据和人体下肢动作数据；步骤2，对采集到的足底压力数据和人体下肢动作数据，滤除高频噪声；步骤3，将人体下肢动作数据转换为姿态数据；步骤4，对姿态数据提取时域特征和频域特征；步骤5，对足底压力数据和姿态数据进行归一化处理；步骤6，将足底压力数据和姿态数据进行融合，并对融合后的数据进行降维处理；步骤7，对输入的足底压力数据和人体下肢动作数据进行训练，保存训练好的人体下肢动作识别模型；步骤8，识别人体下肢当前的动作状态。本发明能够提高人体动作识别的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于多区域足底压力与足部姿态的人体下肢动作识别方法，其特征在于，包括以下过程：步骤1，利用足底压力鞋垫采集足底压力数据，利用足部姿态传感器采集人体下肢动作数据；步骤2，对采集到的足底压力数据和人体下肢动作数据，滤除高频噪声；步骤3，采用四元数变换的方式，将人体下肢动作数据转换为姿态数据；步骤4，对姿态数据提取时域特征和频域特征；步骤5，对足底压力数据和姿态数据进行归一化处理；步骤6，将足底压力数据和姿态数据进行融合，并使用自动编码器算法对融合后的数据进行降维处理；步骤7，利用基于自注意力机制的时间卷积网络，对输入的足底压力数据和人体下肢动作数据进行训练，保存训练好的人体下肢动作识别模型；步骤8，利用训练好的人体下肢动作识别模型，来识别人体下肢当前的动作状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 基于多区域足底压力与足部姿态的人体下肢动作识别方法
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