基于1-范数数据处理变换和卷积神经网络的肢体识别方法

摘要

本发明公开了一种基于1‑范数数据处理变换和卷积神经网络的肢体识别方法，包括如下步骤：步骤1，通过移动传感器采集三轴加速度数据，并对每种活动类型打上相应标签；步骤2，对采集到的数据进行1‑范数处理，并划分训练集和测试集样本；步骤3，对上述处理过的数据进行卷积神经网络的训练，得到最合适权值和偏执值，整理后生成.pb文件；步骤4，将文件出入移动智能终端，得到准确的人体肢体动作检测效果。本发明识别速度快，识别准确度高。只要采集的数据数量和类型足够，可以将能够分类的动作类别扩展到更多；在公路监控、人体姿态识别等方面具有重要实际应用意义。