一种基于手机惯性传感器的行人移动方向识别方法

摘要

本发明提供一种基于手机惯性传感器的行人移动方向识别方法，即对行人前进、后退、左移、右移四种状态进行识别。本发明的核心是一个深度神经网络模型，该模型由三个卷积层、两个LSTM单元、一个注意力机制模块及一个全连接层构成，经过学习训练后，该模型能够有效地挖掘出传感器数据中隐含的信息，并准确地判断出行人的移动方向。本发明方法具有运算速度快、识别准确率高、不易受环境影响的优点，所需成本也较低。