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一种基于卷积神经网络的相似性动作识别装置及方法

摘要

本发明提供一种基于卷积神经网络的相似性动作识别装置及方法,该装置包括相连接的加速度计模块及移动终端;加速度计模块包括单片机及分别与其连接加速度传感器、蓝牙模块、电源模块;把采集到的数据通过蓝牙传输到安卓客户端模块;安卓客户端模块首先将采集到的数据进行本地存储和实时显示,随后定时将数据文件通过无线网络传至服务器;服务器端模块首先对数据进行存储,然后通过TensorFlow平台下构建的卷积神经网络模型对数据进行训练和分类,最后再将动作识别的结果返回至安卓客户端模块。本发明使用卷积神经网络算法,该算法能够针对不同的应用场景自动提取特征值,无需人工单独对不同的场景设计特征值,且该算法对相似性动作的识别效果较好。

著录项

  • 公开/公告号CN108958482A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-12-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 福州大学;

    申请/专利号CN201810690728.X

  • 发明设计人 杨明静;杨世文;

    申请日2018-06-28

  • 分类号G06F3/01(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构35100 福州元创专利商标代理有限公司;

  • 代理人蔡学俊

  • 地址 350108 福建省福州市闽侯县福州地区大学新区学园路2号

  • 入库时间 2023-06-19 07:34:02

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-01-01

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F3/01 申请日:20180628

    实质审查的生效

  • 2018-12-07

    公开

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