一种基于CNN+Transformer的三轴加速度活动识别方法

摘要

本发明属于应用电子技术领域，具体涉及一种基于CNN+Transformer的三轴加速度活动识别方法，包括下列步骤：数据采集：对人体运动产生的静止、慢跑、快跑、上行、下行五种行为三轴加速度数据进行采集；数据集构建：对加速度传感器采集到的数据按照不同的动作进行截取与标注；数据预处理：使用高通滤波器对数据进行去噪处理；数据集划分：将三向加速度数据划分为小段数据，构建训练集与测试集；模型构建：使用CNN+Transformer融合网络对三轴加速度数据进行识别，并进行模型训练和模型验证。本发明方法智能化程度高，无需人工设定阈值，模型识别能力强，具有高泛化能力与高鲁棒性，且可以对短时数据进行识别，计算效率高。本发明用于三轴加速度活动的识别。