【技术实现步骤摘要】
一种基于智能数据采集与云服务技术的形象气质提升方法
本专利技术属于神经网络大数据领域，具体设计一种基于智能数据采集与云服务技术的形象气质提升方法。
技术介绍
形象气质训练不仅能使人获得健康美，还能使人获得体形美、姿态美、动作美和气质美，也正因为这样，形象气质训练越来越受到人们的重视，行为姿态矫正系统作为一种提高人们形象气质成为人们乐意选择的方式。在人们平时的生活中随时随地都可以实现对行为姿态的训练。但是通常人们缺乏合理的指导方案，而错误的方法可能会使用户的日常训练达不到理想的效果，造成不可弥补的时间损失和大量的精力损失。目前，亟需解决的问题是建立一套全面的行为姿态模型，并将使用者的行为姿态数据反馈给使用者，让使用者能及时对自己的姿势矫正。影响行为姿态评分的各个因素之间往往体现出高度的复杂性和非线性，采用常规预测、分析方法存在一定难度，Elman神经网络对于非线性系统的建模精度高，非常适合行为姿态模型的建立。使用者利用下发的最优行为姿态矫正方案进行日常训练提升自身形象气质，为大数据时代的智能行为姿态矫正提供了一种新的思路。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术...
【技术保护点】
1.一种基于智能数据采集与云服务技术的形象气质提升方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集一批专业舞者和/或模特的身体模型参数以及对应的行为姿态数据，并上传至云服务器作为标准行为姿态数据，身体模型参数、行为姿态数据构成影响因素矩阵X，其中，身体模型参数为环境变量，行为姿态数据为决策变量；S2：综合专业舞者和/或模特日常的行为姿态，采集用户对应行为姿态的数据样本构成指标矩阵Y，利用Elman神经网络对指标矩阵Y进行学习、训练、检验，并针对用户的身体模型参数建立行为姿态的Elman神经网络模型；S3：利用S2中建立的Elman神经网络模型对行为姿态数据进行预测，得到推荐决策变...
【技术特征摘要】
1.一种基于智能数据采集与云服务技术的形象气质提升方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集一批专业舞者和/或模特的身体模型参数以及对应的行为姿态数据，并上传至云服务器作为标准行为姿态数据，身体模型参数、行为姿态数据构成影响因素矩阵X，其中，身体模型参数为环境变量，行为姿态数据为决策变量；S2：综合专业舞者和/或模特日常的行为姿态，采集用户对应行为姿态的数据样本构成指标矩阵Y，利用Elman神经网络对指标矩阵Y进行学习、训练、检验，并针对用户的身体模型参数建立行为姿态的Elman神经网络模型；S3：利用S2中建立的Elman神经网络模型对行为姿态数据进行预测，得到推荐决策变量X*，并将推荐决策变量X*下发至用户终端，用户根据推荐决策变量X*对自己的行为姿态进行矫正，并提高自身形象气质。2.根据权利要求1所述的一种基于智能数据采集与云服务技术的形象气质提升方法，其特征在于，步骤S1中，通过传感器模块采集专业舞者和/或模特的行为姿态数据；通过采样电路与传感器模块进行连接，将传感器模块采集到的行为姿态数据转换成数字信号，并上传至云服务器。3.根据权利要求2所述的一种基于智能数据采集与云服务技术的形象气质提升方法，其特征在于，所述传感器模块为十轴加速度蓝牙版传感器。4.根据权利要求1所述的一种基于智能数据采集与云服务技术的形象气质提升方法，其特征在于，步骤S1中，身体模型参数包括身高、体重、臂长、腿长、三围，并人工录入云服务器。5.根据权利要求1所述的一种基于智能数据采集与云服务技术的形象气质提升方法，其特征在于，步骤S1中，行为姿态数据包括站立、坐、走行为的姿态数据。6.根据权利要求5所述的一种基于智能数据采集与云服务技术的形象气质提升方法，其特征在于，所述站立、坐、走的姿态数据分别包括行为时背部、左右手腕、左右大腿、胸部、臀部的加速度、角度、速度、三维坐标、高度。7.根据权利要求1所述的一种基于智能数据采集与云服务技术的形象气质提升方法，其特征在于，步骤S2中，建立的Elm...
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