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基于注意力机制的耐力训练动作识别方法
被引量:
1
1
作者
田新壮
孙少明
王君洪
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024年第3期120-124,共5页
针对青少年耐力素质逐年下降和缺乏具有便携性与监督性的训练系统的现状,提出一种基于注意力(Attention)机制与门控循环单元(GRU)的、面向耐力训练的AttentionGRU动作识别方法。该方法包括数据采集、数据处理和动作识别,在手机端实现了...
针对青少年耐力素质逐年下降和缺乏具有便携性与监督性的训练系统的现状,提出一种基于注意力(Attention)机制与门控循环单元(GRU)的、面向耐力训练的AttentionGRU动作识别方法。该方法包括数据采集、数据处理和动作识别,在手机端实现了对耐力训练动作的识别。基于新构建的耐力训练动作数据集,将本文提出的方法与常用动作识别算法——长短期记忆(LSTM)、GRU进行实验对比。实验结果表明:本文提出的方法表现更佳,准确率达到99.56%,较LSTM高出1.5个百分点。
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关键词
训练监督
动作
识别
骨骼点识别
神经网络
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职称材料
题名
基于注意力机制的耐力训练动作识别方法
被引量:
1
1
作者
田新壮
孙少明
王君洪
机构
安徽大学物质科学与信息技术研究院
中国科学院合肥物质科学研究院
中科合肥技术创新工程院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024年第3期120-124,共5页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFC2001304)。
文摘
针对青少年耐力素质逐年下降和缺乏具有便携性与监督性的训练系统的现状,提出一种基于注意力(Attention)机制与门控循环单元(GRU)的、面向耐力训练的AttentionGRU动作识别方法。该方法包括数据采集、数据处理和动作识别,在手机端实现了对耐力训练动作的识别。基于新构建的耐力训练动作数据集,将本文提出的方法与常用动作识别算法——长短期记忆(LSTM)、GRU进行实验对比。实验结果表明:本文提出的方法表现更佳,准确率达到99.56%,较LSTM高出1.5个百分点。
关键词
训练监督
动作
识别
骨骼点识别
神经网络
Keywords
training supervision
action recognition
bone point recognition
neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制的耐力训练动作识别方法
田新壮
孙少明
王君洪
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024
1
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