【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多传感器数据处理、机器学习及人体行为数据处理和识别领域，具体涉及一种基于可穿戴传感器轻量级人体行为识别方法、系统及设备。
技术介绍
1、人体行为识别在多个领域展现了积极的影响，如医疗康养、体育训练和影视制作等方面。主流的人体行为识别以光学传感器、电磁传感器和可穿戴传感器为主。基于光学传感器的人体活动识别方法通过摄像头捕获用户活动的图像序列从而完成分类工作，但存在隐私性、环境限制、携带不便等问题；基于电磁传感器的活动识别方法是通过发射和反射回来的电磁波获取用户活动的肢体数据从而完成分类工作，但存在精度低、环境限制、噪声干扰严重等问题；基于可穿戴传感器的活动识别方法通过可穿戴传感器获取人体活动数据从而实现行为识别，有着功耗低、体积小、精度高、无空间限制和遮挡问题等多重优势。
2、虽然基于可穿戴传感器的人体行为识别有着诸多优点，但传感器的数据难以直接被应用于行为识别。可穿戴传感器在实际使用过程中，会因为安装时的朝向、运动时与肢体的相对位移等，使得传感器需要根据实际情况进行数据处理，才可以获取真实的人体运动数据。>
3、近年来，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于可穿戴传感器轻量级人体行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1中，预处理包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述改进的双向门控循环网络由正向门控循环单元和反向门控循环单元构成，仅采用前一时刻的隐藏状态计算更新门和重置门；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述组合注意力网络模型为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以树突网络作为所述人体行为识别网络的决策层，所述树突网络模型为：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.基于可穿戴传感器轻量级人体行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s1中，预处理包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述改进的双向门控循环网络由正向门控循环单元和反向门控循环单元构成，仅采用前一时刻的隐藏状态计算更新门和重置门；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述组合注意力网络模型为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以树突网络作为所述人体行为识别网络的决策层，所述树突...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖文栋，张亚男，陈星灿，金丰护，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：
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