【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人体运动姿态识别领域，且更为具体地，涉及一种基于多特征融合的人体运动姿态识别系统及其方法。
技术介绍
1、近几十年来，研究者们一直在寻找一种能客观、准确、可靠识别人体运动姿态的方法。近几年出现的基于加速度传感器的方法为识别人体运动姿态提供了新的思路和实际方法并且得到了大量的应用。越来越多的研究表明，人体运动加速度信息可以反映人体运动时的重要运动学特征和步态特征。
2、三轴加速度传感器是一种体积小、重量轻、能够测量包括垂直、侧向、前后向的三个方向上的人体运动加速度。三轴加速度传感器对人体运动状态更敏感，其输出也更能反映人体的真实运动状况。
3、但是，目前的基于三轴加速度传感器的人体运动姿态识别还存在一些明显的缺点，例如，现有的识别系统仅对于传感信号进行简单的处理，比如记步等，但是除了走之外，人体运动姿态还包括奔跑、蹦跳等。然而，现有的识别系统无法对于多种运动姿态进行识别。
4、因此，期待一种优化的人体运动姿态识别方案。
技术实现思路
1、有鉴于此...
【技术保护点】
1.一种基于多特征融合的人体运动姿态识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多特征融合的人体运动姿态识别方法，其特征在于，对所述多个预定时间点的加速度值和所述多个预定时间点的运动姿态监控图像进行特征提取与诱导融合以得到运动时序特征引导的运动姿态时序特征图，包括：
3.根据权利要求2所述的基于多特征融合的人体运动姿态识别方法，其特征在于，对所述多个预定时间点的加速度值和所述多个预定时间点的运动姿态监控图像进行数据结构化处理以得到加速度时序输入向量和运动姿态监控图像的序列，包括：
4.根据权利要求3所述的基于多特征融合...
【技术特征摘要】
1.一种基于多特征融合的人体运动姿态识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多特征融合的人体运动姿态识别方法，其特征在于，对所述多个预定时间点的加速度值和所述多个预定时间点的运动姿态监控图像进行特征提取与诱导融合以得到运动时序特征引导的运动姿态时序特征图，包括：
3.根据权利要求2所述的基于多特征融合的人体运动姿态识别方法，其特征在于，对所述多个预定时间点的加速度值和所述多个预定时间点的运动姿态监控图像进行数据结构化处理以得到加速度时序输入向量和运动姿态监控图像的序列，包括：
4.根据权利要求3所述的基于多特征融合的人体运动姿态识别方法，其特征在于，融合所述加速度时序输入向量和所述运动姿态监控图像的序列以得到所述运动时序特征引导的运动姿态时序特征图，包括：
5.根据权利要求4所述的基于多特征融合的人体运动姿态识别方法，其特征在于，所述基于三维卷积神经网络模型的运动姿态时序特征提取器包括输入层...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾国强，杭大明，叶健孝，程巧，
申请(专利权)人：浙江孚宝智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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