公开(公告)号：CN110414590A

公开(公告)日：2019-11-05

申请号：CN201910671798.5

申请日：2019-07-24

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李新科 ,  刘欣雨 ,  陈江 ,  李勇明 ,  陈艺航 ,  林宜成 ,  黄新鑫

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01C21/16 ,  G16H80/00

Abstract: 本发明公开了基于智能移动设备和卷积神经网络的人体活动识别方法，包括如下步骤：通过智能移动设备周期性采集用户的时间序列数据形成时间序列数据集；生成用户的统计特征向量集，所述统计特征向量集包括若干个统计特征向量，每个所述统计特征向量包括由多个连续时间序列数据生成的时间特征信息及所述时间特征信息对应的三轴加速度特征信息；将所述时间序列数据集及所述统计特征向量集输入完成训练的卷积神经网络，得到每个所述统计特征向量的分类信息，从而根据分类信息进行人体活动识别。本发明通过现有的智能移动设备即可完成数据的采集，数据采集成本低，不会对用户生活造成干扰，具有普适性，适合进行大范围推广。