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申请/专利权人：石庆仪
申请日：2024-03-11
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118149820A
主分类号：G01C21/20
分类号：G01C21/20;G06N3/006;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的行人步长估计方法及系统，其中，方法包括以下步骤：基于低通滤波算法对行人运动过程中的加速度数据进行预处理，构建多参数约束步伐检测机制；基于多参数约束步伐检测机制，对行人步伐进行检测；基于卷积双向长短期记忆网络，设计步长估计模型；引入灰狼算法优化步长估计模型的学习率和隐含层神经元个数；基于优化后的步长估计模型，对检测到的行人步伐进行步长的估计。本发明通过提出一种行人步长估计的方法，能够有效降低步长估计误差，实现混合步态下的可靠步长估计。
主权项：1.一种基于神经网络的行人步长估计方法，其特征在于，包括以下步骤：基于低通滤波算法对行人运动过程中的加速度数据进行预处理，构建多参数约束步伐检测机制；基于所述多参数约束步伐检测机制，对行人步伐进行检测；基于卷积双向长短期记忆网络，设计步长估计模型；引入灰狼算法优化所述步长估计模型的学习率和隐含层神经元个数；基于优化后的所述步长估计模型，对检测到的行人步伐进行步长的估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 石庆仪 一种基于神经网络的行人步长估计方法及系统
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