[發明專利]一種可動態增加運動識別姿態的裝置和方法

在審

• 申請號: 202011167355.1
• 申請日: 2020-10-27
• 公開（公告）號: CN112287810A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發明（設計）人: 張麗敏;騫昊;樊子予;遲洋濱
• 申請（專利權）人: 南京大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種可動態增加運動識別姿態的裝置，包括硬件采集電路、上位機、服務器，其特征在于，所述硬件采集電路，包括探測電極、電荷傳感器、放大濾波電路、單片機，用于采集人體運動姿態信號，并通過單片機串口連接上位機；所述上位機，設有串口設置區來設置串口信息，包括采集、識別、上傳三種工作模式，采集模式下將新增運動姿態數據存儲在本地，同時顯示運動姿態波形，識別模式下應用BP神經網絡算法實時識別運動姿態并給出識別結果，同時顯示運動姿態波形，上傳模式下將本地存儲的新增運動姿態數據通過網絡傳送至服務器；所述服務器，應用BP神經網絡算法對新上傳的運動姿態數據進行姿態訓練并給出對應的訓練權重文件返回上位機。

2.根據權利要求1所述的一種可動態增加運動識別姿態的裝置，其特征在于，硬件采集電路的探測電極為金屬或其他導電材質，由三個組成，且按照等腰三角形在同一水平平面布放，三角形的邊長范圍為10cm-1m。

3.根據權利要求1所述的一種可動態增加運動識別姿態的裝置，其特征在于，上位機用QT軟件編寫，運用“信號和槽”技術關聯串口數據變化和數據處理。

4.根據權利要求1所述的一種可動態增加運動識別姿態的裝置，其特征在于，BP神經網絡采用三層結構，即輸入層、一層隱藏層、輸出層。輸入層節點為硬件采集電路輸出信號處理的數據段，隱藏層節點數與輸入層相當，輸出層節點數與輸入樣本的種類一致，且隨著服務器數據庫樣本種類的動態增加而擴展。

5.根據權利要求1所述的一種可動態增加運動識別姿態的裝置，其特征在于，服務器用Java語言編寫，使用Springboot框架搭建web環境。

6.根據權利要求4所述的一種可動態增加運動識別姿態的裝置，其特征在于，輸入層節點的數據段由電極1的數據與電極2數據之差的結果，與電極3的數據相間排列而得到。

7.一種可動態增加運動識別姿態的方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)搭建硬件采集電路：按照等腰三角形并在同一水平平面擺放電極，三角形的邊長范圍為10cm-1m，并開啟硬件采集電路；

(2)上位機初始化：打開上位機后，設置串口信息；

(3)模式選擇：可以選擇“采集模式”、“識別模式”、“上傳模式”；

(4)采集模式：根據上位機提示，重復在電極平面20cm-50cm范圍處做一種運動姿態至少100組，并將相應的文件保存在本地，同時實時顯示運動姿態波形；

(5)上傳模式：點擊上傳按鈕進入提交頁面，填入采集模式下運動姿態名稱和選擇相應的文件后即可提交至服務器，服務器應用BP神經網絡算法對新上傳的運動姿態數據進行姿態訓練并給出對應的訓練權重返回上位機，完成該新運動姿態的訓練；

(6)識別模式：選擇“識別模式”，在電極平面20cm-50cm范圍處做裝置已訓練運動姿態，裝置會將識別結果輸出在上位機界面，同時實時顯示運動姿態波形。

8.根據權利要求7所述的一種可動態增加運動識別姿態的方法，其特征在于，不同運動姿態信號具有明顯信號特征。

9.根據權利要求7所述的一種可動態增加運動識別姿態的方法，其特征在于，每個運動姿態的每次采集時間為固定時間4s。

10.根據權利要求7所述的一種可動態增加運動識別姿態的方法，其特征在于，“識別模式”下進行實時識別運動姿態不需要網絡環境。

11.根據權利要求7所述的一種可動態增加運動識別姿態的方法，其特征在于，“上傳模式”下新增運動姿態需要處于網絡環境下，需連接服務器。