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基于深度学习的人体行走过程下肢运动识别方法及系统
- 专利权人:
- 北京航空航天大学
- 发明人:
- 王兴坚,池小楷,王少萍,安麦灵,苗忆南
- 申请号：
- CN201910847000.8
- 公开号：
- CN110537922A
- 申请日:
- 2019.09.09
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于深度学习的人体行走过程下肢运动识别方法及系统。所述方法通过使用无线传感器收集受试者腿部肌电信号,对所获肌电信号进行滤波、标准化处理,接着提取预处理后肌电信号的时域特征和频域特征,二者和原始数据共同作为深度神经网络模型的输入;通过深度神经网络模型处理混合输入数据,利用一维卷积神经网络和循环神经网络处理原始数据,利用二维卷积神经网络处理频域特征,利用循环神经网络处理时域特征,最后经处理的所有信号经由全连接网络后输出人体行走步态和关节角度的识别结果。本发明方法能够快速、精确的识别人体行走步态和关节角度,以便为外骨骼机器人提供精准的穿戴者运动信息。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
