文档名：基于注意力机制的耐力训练动作识别方法
摘要：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Attention-GRU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.
Abstract：Aimingatthestatusthattheendurancequalityofadolescentsisdecliningyearbyyearandthelackofaportableandsupervisedtrainingsystem,anAttention-GRUactionrecognitionmethodsbasedonAttentionmechanismandgatedrecurrentunit(GRU)isproposedforendurancetraining.Themethodincludesdataacquisition,dataprocessingandactionrecognition,andtherecognitionofendurancetrainingactionsisrealizedonthemobilephone.Basedonthenewlyconstructedendurancetrainingactiondataset,theproposedmethodisexperimentallycomparedwiththecommonlyusedactionrecognitionalgorithms,longshort-termmemory(LSTM)andGRU.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodperformsbetter,withanaccuracyrateof99.56%,whichis1.5percentagepointshigherthanthatofLSTM.
作者：田新壮 孙少明 王君洪 Author：TIANXinzhuang SUNShaoming WANGJunhong
作者单位：安徽大学物质科学与信息技术研究院,安徽合肥230601;中国科学院合肥物质科学研究院,安徽合肥230031中国科学院合肥物质科学研究院,安徽合肥230031;中科合肥技术创新工程院,安徽合肥230088中国科学院合肥物质科学研究院,安徽合肥230031
刊名：传感器与微系统
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2024, 43(3)
分类号：TP391
关键词：训练监督 动作识别 骨骼点识别 神经网络
Keywords：trainingsupervision actionrecognition bonepointrecognition neuralnetwork
机标分类号：TP391TP183TN912.34
在线出版日期：2024年3月29日
基金项目：国家重点研发计划基于注意力机制的耐力训练动作识别方法[
期刊论文] 传感器与微系统--2024, 43(3)田新壮 孙少明 王君洪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Attention-GRU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...参考文献和引证文献
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基于注意力机制的耐力训练动作识别方法 Action recognition method of endurance training based on attention mechanism
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