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基于织物传感器和mVGG-FCN深度学习算法的坐姿识别

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为了解决目前使用的坐姿识别技术存在成本高、操作复杂等问题,设计一种柔性传感单元并制成柔性传感阵列坐垫,提出了一种深度学习网络结构,通过实验对5种不同的坐姿进行识别,平均准确率达到98.46％.该方法将柔性传感坐垫与深度学习结合,提供了一种成本低、普适性强的方案,有助于提示青少年及久坐人群的坐姿问题,从而改善因坐姿问题导致的并发症.
Sitting Posture Recognition based on Fabric Sensor and mVGG-FCN Deep Learning Algorithm

陈浩川、贾康昱、胡新荣

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武汉纺织大学计算机与人工智能学院,湖北武汉430200

武汉纺织大学纺织纤维及其制品教育部重点实验室,湖北武汉430200

柔性传感阵列 坐姿识别 深度学习

2022

武汉纺织大学学报
武汉纺织大学

武汉纺织大学学报

影响因子：0.316
ISSN：2095-414X
年,卷(期)：2022.35(3)
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