激光传感器和机器视觉的复杂运动动作识别方法

为解决因图像数据拟合、近似等情况引发的运动动作识别准确度低问题,研究激光传感器和机器视觉的复杂运动动作识别方法。通过激光传感器测量复杂运动加速度,通过相机采集复杂运动动作图像,且通过坐标系投影将其转换为二维坐标数据,结合最小二乘支持向量机和D-S证据理论,融合运动加速度数据以及图像坐标数据,将融合后的动作数据输入,基于LSTM-CNN的复杂运动动作识别模型中,通过CNN提取动作数据特征,将该特征输入LSTM中,利用LSTM深入提取动作数据时序特征,依据两种特征,LSTM的全连接层通过全连接层级联方法,获取复杂运动动作识别结果。实验结果表明:该方法可有效采集复杂运动动作图像,并实现复杂运动动作识别,且不同光照强度下的复杂运动动作识别精度较高,均不低于97%,且识别效率高,平均识别耗时为2.280 s。