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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明属于机器学习、深度学习、信号处理和模式识别的技术领域，公开了一种基于惯性传感器的马匹步态识别及跛行检测方法。本发明基于深度学习，将BiLSTM引入卷积神经网络，提取特征序列的正向和向后依赖关系，提高了网络的性能，并且有效提升了马匹的步态识别准确率；相较于基于图像的步态识别，基于惯性传感器的步态识别成本低、体积小、功耗低、灵活性高且不受环境因素影响；本发明主要针对马术训练场景，在马术训练中客观、全面、精准掌握马匹的实时步态以及跛行程度，不但可以提高马术训练效果和马匹竞技状态，而且对于马匹的早期运动伤病预防具有很好的控制作用，实用性强。
主权项：1.一种基于惯性传感器的马匹步态识别及跛行检测方法，其特征在于，包括：通过给马匹穿戴惯性传感器设备，采集马匹活动时的信号，并对数据进行预处理；通过CNN对处理后的数据进行特征提取，并基于BiLSTM网络训练构建步态识别模型；从所述处理后的数据中选取马匹小跑数据集构建特征向量，通过输入机器学习模型进行跛行检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于惯性传感器的马匹步态识别及跛行检测方法
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