[發明專利]一種基于多層卷積神經網絡的多自由度人體運動信息解析方法在審
| 申請號： | 201810241608.1 | 申請日： | 2018-03-22 |
| 公開（公告）號： | CN108345873A | 公開（公告）日： | 2018-07-31 |
| 發明（設計）人： | 楊大鵬;楊威;顧義坤;趙京東;姜力;劉宏 | 申請（專利權）人： | 哈爾濱工業大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109 | 代理人： | 岳泉清 |
| 地址： | 150001 黑龍*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 人體運動信息 多自由度 解析 肌電信號 卷積神經網絡 多層 實際動作 采集 神經網絡模型 信息使用效率 運動信息檢測 動作信息 一維卷積 運動信息 輸出 預測 | ||
1.一種基于多層卷積神經網絡的多自由度人體運動信息解析方法，其特征在于：所述基于多層卷積神經網絡的多自由度人體運動信息解析方法包括以下步驟：
步驟一：采集原始肌電信號以及對應的實際動作信息；
步驟二：基于一維卷積神經網絡模型設計解析多自由度人體運動信息的模型；
步驟三：以步驟一采集的原始肌電信號作為輸入，以對應的實際動作信息作為輸出，對步驟二設計的解析多自由度人體運動信息的模型進行訓練，得到訓練后的解析多自由度人體運動信息的模型；
步驟四：采集原始肌電信號，輸入訓練后的解析多自由度人體運動信息的模型，預測當前的動作信息。
2.根據權利要求1所述的一種基于多層卷積神經網絡的多自由度人體運動信息解析方法，其特征在于：所述步驟二中基于一維卷積神經網絡模型設計解析多自由度人體運動信息的模型的具體過程為：
首先對步驟一采集的原始肌電信號采用窗口截取作為解析多自由度人體運動信息的模型的輸入，經過N個卷積層與池化層后，第N+1個為卷積層，卷積層中卷積后的輸出長度為1，通過全連接層后，經過回歸層輸出多個自由度的人體運動信息或經過分類層輸出手勢動作信息。
3.根據權利要求2所述的一種基于多層卷積神經網絡的多自由度人體運動信息解析方法，其特征在于：所述N的取值為大于等于1。
4.根據權利要求3所述的一種基于多層卷積神經網絡的多自由度人體運動信息解析方法，其特征在于：每個卷積層與池化層之間為激勵函數層。
5.根據權利要求4所述的一種基于多層卷積神經網絡的多自由度人體運動信息解析方法，其特征在于：所述第N+1個卷積層與全連接層之間為激勵函數層。
6.根據權利要求5所述的一種基于多層卷積神經網絡的多自由度人體運動信息解析方法，其特征在于：所述原始肌電信號為多通道原始肌電信號。
7.根據權利要求6所述的一種基于多層卷積神經網絡的多自由度人體運動信息解析方法，其特征在于：所述訓練的過程中，初始的模型學習速率為0.01，并在訓練過程中逐漸降低，最終為1e-5，選取的動量參數為0.9，批次計算的尺寸為100。
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