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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明属于人工智能与模式识别领域，提供了基于Capsule和GRU的实时行为识别和体征状态监测方法及系统。其中该方法包括获取多模态运动信息和多模态生理信息；将多模态运动信息与九轴运动数据融合，将多模态生理信息与四轴生理数据融合；将融合后的多模态运动信息和融合后的生理信息均依次进行归一化和滑窗分割操作，对应得到运动数据块和生理数据块；通过基于Capsule和GRU的空间和时间特征提取的深度学习模型对运动数据块进行处理，识别出人体当前行为；将生理数据块与生理参数阈值比较，判断用户的行为适宜状态并判断是否发出报警；根据输出的行为类别，统计设定时间段内的人体行为信息，以反馈调整深度学习模型中的时空特征权重参数。
主权项：1.一种基于Capsule和GRU的实时行为识别和体征状态监测方法，其特征在于，包括：获取多模态运动信息和多模态生理信息；将多模态运动信息与九轴运动数据融合，将多模态生理信息与四轴生理数据融合；将融合后的多模态运动信息和融合后的生理信息均依次进行归一化和滑窗分割操作，对应得到运动数据块和生理数据块；通过基于Capsule和GRU的空间和时间特征提取的深度学习模型对运动数据块进行处理，识别出人体当前行为；将生理数据块中的每列数据计算均值并和生理参数阈值进行比较，判断用户的身体状态及对应的行为适宜状态，反馈调整生理参数阈值并判断是否发出报警信息；根据输出的行为类别，统计设定时间段内的人体行为信息并反馈至深度学习模型中，以调整深度学习模型中的时空特征权重参数，来保障行为识别的稳定性和自适应性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于Capsule和GRU的实时行为识别和体征状态监测方法及系统
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