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公开(公告)号：CN110083239B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201910316968.8
申请日：2019-04-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态赋权和灰色预测下的骨骼抖动检测方法，包括：采集设定骨骼动作的历史运动数据，对历史运动数据利用距离公式进行预处理，并截取预处理后所述骨骼动作对应的有效数据序列；采用分段幂函数对所述有效数据序列进行动态赋权处理，得到赋权数据序列，并基于所述赋权数据序列获取对应骨骼动作的第一规律性；采用灰度预测算法整合赋权数据序列，获取赋权数据序列对应的第二规律性，基于第二规律性预测骨骼在1s～2s后的运动数据；基于历史运动数据设置人体运动所对应的骨骼运动阈值再次对运动数据预处理得到数据序列{Ym}，Ym＝Yi,0≤i≤m，若则说明骨骼执行下一骨骼动作；否则，说明出现骨骼抖动；本发明能够有效提升骨骼动作的检测效率和准确率。
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公开(公告)号：CN110083239A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910316968.8
申请日：2019-04-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态赋权和灰色预测下的骨骼抖动检测方法，包括：采集设定骨骼动作的历史运动数据，对历史运动数据利用距离公式进行预处理，并截取预处理后所述骨骼动作对应的有效数据序列；采用分段幂函数对所述有效数据序列进行动态赋权处理，得到赋权数据序列，并基于所述赋权数据序列获取对应骨骼动作的第一规律性；采用灰度预测算法整合赋权数据序列，获取赋权数据序列对应的第二规律性，基于第二规律性预测骨骼在1s～2s后的运动数据；基于历史运动数据设置人体运动所对应的骨骼运动阈值再次对运动数据预处理得到数据序列{Ym}，Ym＝Yi,0≤i≤m，若 则说明骨骼执行下一骨骼动作；否则，说明出现骨骼抖动；本发明能够有效提升骨骼动作的检测效率和准确率。
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