[發(fā)明專利]一種基于堆疊LSTM的腰載式航向角計算方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202110721336.7
• 申請日: 2021-06-28
• 公開（公告）號: CN113449265A
• 公開（公告）日: 2021-09-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 顧善植;藍丹;謝良;王聰睿;胡亞清;王明興;楊石夢
• 申請（專利權(quán)）人: 湖南匯視威智能科技有限公司
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18;G06N3/04;G06N3/08;G01C21/20
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1.一種基于堆疊LSTM的腰載式航向角計算方法, 其特征在于, 包括如下步驟:

步驟1：對移動航向劃分, 將采集傳感器掛置于腰部采集行人移動時加速度和角速度信息;

步驟2：將采集的加速度和角速度信息進行預(yù)處理;

步驟3：搭建堆疊LSTM的腰載式航向判斷模型, 將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)作為輸入進行訓(xùn)練;步驟4：不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù), 根據(jù)準(zhǔn)確率和損失函數(shù)獲得最優(yōu)訓(xùn)練模型;

步驟5：將本發(fā)明模型結(jié)果與其他主流深度學(xué)習(xí)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeural Networks, CNN）、圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Graph Convolutional Network, GCN)以及不同傳感器組合做對比, 驗證模型可行性;

步驟6：實時行人移動時, 調(diào)用最優(yōu)訓(xùn)練模型, 將實時傳感器數(shù)據(jù)傳入模型中, 輸出判斷結(jié)果;

步驟7: 根據(jù)步驟6中的航向判斷結(jié)果對方向傳感器獲得的航向角進行修正, 從而得到最終的行人航向角。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于堆疊LSTM的腰載式航向角計算方法, 其特征在于, 步驟4所述的準(zhǔn)確率計算根據(jù)模型輸出的標(biāo)簽預(yù)測概率pred_softmax, Y為真實標(biāo)簽, 比較預(yù)測值與實際值是否相同, 對輸出結(jié)果取均值得到準(zhǔn)確率accuracy, 計算公式為:

correct_pred = equal(argmax(pred_softmax, 1), argmax(Y, 1))

accuracy = reduce_mean(cast(correct_pred, dtype))

其中, cast()用來進行數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化; argmax()返回輸入數(shù)組最大值的索引;equal()用來比較輸入數(shù)據(jù)是否相同, 如果相同返回1, 不同返回0; reduce_mean()返回的均值即為準(zhǔn)確率。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于堆疊LSTM的腰載式航向角計算方法, 其特征在于, 步驟4所述的損失函數(shù)Loss為:

其中l(wèi)oss₀表示原始損失函數(shù), 即調(diào)用tensorflow中softmax交叉熵函數(shù)均值的結(jié)果;loss₂為L2正則化, 用于優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)中的正則項，防止參數(shù)太多復(fù)雜出現(xiàn)過擬合；ω代表張量中的每個元素; λ是超參數(shù), 可以取任何值，但是不同的λ對損失函數(shù)結(jié)果會有所不同，本發(fā)明λ設(shè)為0.0015。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于堆疊LSTM的腰載式航向角計算方法, 其特征在于, 步驟4所述的最優(yōu)訓(xùn)練模型參數(shù)為:

。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于堆疊LSTM的腰載式航向角計算方法, 其特征在于, 步驟5所述的驗證不同傳感器輸入的準(zhǔn)確率, 本發(fā)明選擇輸入數(shù)據(jù)為加速度計或者陀螺儀或者加速度計與陀螺儀組合的情況，其中, 采用加速度計數(shù)據(jù)訓(xùn)練時, 準(zhǔn)確率為99.83%; 陀螺儀數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練時, 準(zhǔn)確率為99.12%; 加速度計與陀螺儀組合輸入時, 準(zhǔn)確率為99.39%。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于堆疊LSTM的腰載式航向角計算方法, 其特征在于, 步驟6中所述的航向判斷結(jié)果對方向傳感器獲得的航向角進行修正, 具體為: 如果航向判斷向前, 則方向傳感器獲取的航向角即為行人移動的航向角; 如果航向判斷向右, 則在方向傳感器獲取的航向角基礎(chǔ)上加90度作為行人移動的航向角; 如果航向判斷向后, 則在方向傳感器獲取的航向角基礎(chǔ)上加180度作為行人移動的航向角; 如果航向判斷向左, 則在方向傳感器獲取的航向角基礎(chǔ)上加270度作為行人移動的航向角。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于堆疊LSTM的腰載式航向角計算方法, 其特征在于, 對腰部佩戴的微慣性設(shè)備采集到的運動數(shù)據(jù)進行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到航向判斷模型。