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基于神经网络的步态相位识别方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的步态相位识别方法。本方法的操作步骤a.构建步态数据采集设备,b.步态数据采集实验,c.下肢行走机理分析及步态相位划分,d.基于多层感知器神经网络算法,建立步态相位识别模型,进行步态相位识别,e.步态数据集的建立,f.多运动模式步态相位识别。本发明的目的在于搭建用于采集运动步态数据的足底压力测量系统,采用基于神经网络的步态相位识别算法开展行走模式和跑步模式下的步态相位识别研究,通过比较不同网络结构对识别准确率的影响,对神经网络识别模型进行优化调整。

著录项

  • 公开/公告号CN114038005A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海大学;

    申请/专利号CN202110881416.9

  • 发明设计人 任彬;

    申请日2021-08-02

  • 分类号G06V40/10(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06V10/764(20220101);

  • 代理机构31205 上海上大专利事务所(普通合伙);

  • 代理人何文欣

  • 地址 200444 上海市宝山区上大路99号

  • 入库时间 2023-06-19 14:09:38

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-17

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06V40/10 专利申请号:2021108814169 申请日:20210802

    实质审查的生效

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