技术特征：
技术总结
本发明提供了一种基于惯性传感器的无特征人体运动识别方法，该方法包括以下步骤：(1)将惯性测量单元固定在人体腰部的正后方，采集6种运动形式(包括静止站立、走、跑、跳跃、上楼梯、下楼梯)的惯性数据；(2)对惯性数据进行预处理；(3)利用过零检测法对数据进行单周期分割(4)将分割后的惯性数据生成JPEG图像；(5)将生成的图像作为输入，使用迁移学习方法，重新训练Google提供的Inception V3模型；(6)修改Inception V3模型的最后一层全连接层，生成无特征人体运动分类器。本发明省去了人工提取特征的繁琐过程，将惯性数据生成图像，由CNN网络自动提取特征并生成分类器，不仅可以节约时间、人力成本，还可以避免因分类特征选择不当而带来的识别率低的问题。
技术研发人员：赵辉;苏中;李擎
受保护的技术使用者：北京理工大学;北京信息科技大学
技术研发日：2018.04.19
技术公布日：2018.11.20