公开(公告)号：CN108363959A

公开(公告)日：2018-08-03

申请号：CN201810058383.6

申请日：2018-01-22

Applicant: 河海大学常州校区

Inventor： 李少辉 ,  周军 ,  李元良 ,  李嘉昕 ,  陈富东 ,  李晓光

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种针对乒乓球或羽毛球运动动作识别方法，该方法通过加速度计和陀螺仪采集运动员的动作原始数据，利用动作的周期性实现动作分割，并对分割后的单个动作分别提取特征值生成动作的特征数据，这样提取到的若干种特征数据易于扩展且具有良好的泛化能力。选择三层BP神经网络作为识别器模型，其识别能力满足乒乓球和羽毛球动作识别的要求且结构简单易于实现。以提取到的特征数据作为神经网络的输入神经元，选择RELU函数和softmax函数分别作为输入层到隐含层，隐含层到输出层的激活函数，实现对动作特征等输入信息的非线性映射。训练1000次后得到识别器模型，将实施特征数据输入训练好的识别器模型中，实现动作识别。

公开(公告)号：CN108363959B

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN201810058383.6

申请日：2018-01-22

Applicant: 河海大学常州校区

Inventor： 李少辉 ,  周军 ,  李元良 ,  李嘉昕 ,  陈富东 ,  李晓光

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种针对乒乓球或羽毛球运动动作识别方法，该方法通过加速度计和陀螺仪采集运动员的动作原始数据，利用动作的周期性实现动作分割，并对分割后的单个动作分别提取特征值生成动作的特征数据，这样提取到的若干种特征数据易于扩展且具有良好的泛化能力。选择三层BP神经网络作为识别器模型，其识别能力满足乒乓球和羽毛球动作识别的要求且结构简单易于实现。以提取到的特征数据作为神经网络的输入神经元，选择RELU函数和softmax函数分别作为输入层到隐含层，隐含层到输出层的激活函数，实现对动作特征等输入信息的非线性映射。训练1000次后得到识别器模型，将实施特征数据输入训练好的识别器模型中，实现动作识别。