论文摘要
为了实现哑铃动作分类识别的目标,在哑铃上加装惯性传感器模块,通过采集哑铃锻炼过程中的运动信号,经信号标准化、滤波、基于初始静态量周期分割预处理后,提取侧平举、前平举、反握弯举、锤式弯举、弯举5种哑铃动作的特征向量,使用改进的Relief F特征选择算法,选择最优特征向量,采用基于平衡决策树的支持向量机对不同的哑铃动作进行分类识别。通过在实验室自主研发的哑铃动作识别系统上进行测试,结果表明:系统能够在单个哑铃动作周期内对哑铃动作进行识别,且识别率可达90%以上,为提供更加个性化的哑铃动作指导奠定基础。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘国平,王南星,周毅,汪文博,唐慜越
关键词: 哑铃,动作分类识别,初始静态量周期分割,改进的特征选择算法,支持向量机
来源: 科学技术与工程 2019年32期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,自动化技术
单位: 南昌大学机电工程学院
基金: 国家自然科学基金(61263045)资助
分类号: TS952.91;TP212
页码: 219-224
总页数: 6
文件大小: 1845K
下载量: 85
相关论文文献
- [1].基于视频的学生动作识别方法研究[J]. 仪器仪表用户 2020(01)
- [2].基于双流独立循环神经网络的人体动作识别[J]. 现代电子技术 2020(04)
- [3].基于视频的人体动作识别算法研究[J]. 南方农机 2020(11)
- [4].融合双重注意力机制的复合头部动作识别[J]. 电子测量技术 2020(11)
- [5].视频中动作识别任务综述[J]. 智能计算机与应用 2020(03)
- [6].基于运动注意力模块的多分支动作识别网络[J]. 工业控制计算机 2020(07)
- [7].基于特征蒸馏的实时人体动作识别[J]. 工业控制计算机 2020(08)
- [8].基于多特征融合的舞蹈动作识别技术研究[J]. 电子设计工程 2020(18)
- [9].基于异构多流网络的多模态人体动作识别[J]. 信号处理 2020(09)
- [10].基于视频的人体动作识别算法综述[J]. 计算机应用研究 2020(11)
- [11].基于深度学习的视频场景下的人体动作识别研究[J]. 数字技术与应用 2020(09)
- [12].基于规则的连续动作识别[J]. 高技术通讯 2019(09)
- [13].基于深度学习的动作识别方法简述[J]. 中国传媒大学学报(自然科学版) 2019(05)
- [14].实时动作识别方法研究[J]. 计算机工程与应用 2017(03)
- [15].基于多示例多特征的人体动作识别[J]. 信息技术 2016(12)
- [16].基于关节点运动轨迹的人体动作识别[J]. 宁夏大学学报(自然科学版) 2017(02)
- [17].基于表面肌电信号特征的动作识别[J]. 辽东学院学报(自然科学版) 2017(01)
- [18].特征降维和高斯混合模型的体育运动动作识别[J]. 现代电子技术 2017(11)
- [19].结合特权信息的人体动作识别[J]. 中国图象图形学报 2017(04)
- [20].基于关节间夹角变化序列的动作识别算法研究[J]. 计算机应用与软件 2017(06)
- [21].基于隐任务学习的动作识别方法[J]. 北京理工大学学报 2017(07)
- [22].基于深度学习框架的多模态动作识别[J]. 计算机与现代化 2017(07)
- [23].基于局部保持典型相关分析的零样本动作识别[J]. 天津大学学报(自然科学与工程技术版) 2017(09)
- [24].基于时序深度置信网络的在线人体动作识别[J]. 自动化学报 2016(07)
- [25].人体动作识别中的深度学习模型选择[J]. 电子世界 2016(15)
- [26].基于视频的动作识别研究[J]. 黑龙江科技信息 2016(26)
- [27].智能手机动作识别系统线性反馈控制算法[J]. 科技通报 2015(06)
- [28].基于层级化特征的人体动作识别[J]. 信息技术 2015(11)
- [29].动作识别技术及其发展[J]. 电视技术 2013(S2)
- [30].基于视觉的人体动作识别综述[J]. 计算机学报 2013(12)
标签：哑铃论文; 动作分类识别论文; 初始静态量周期分割论文; 改进的特征选择算法论文; 支持向量机论文;