基于S_Kohonen神经网络的乒乓球运动识别

• 作者: 吴朝晖 李斌 靳鹏飞
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 微机电系统传感器 S_Kohonen神经网络 小波分解 智能乒乓球手环
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 52-56
• 页数: 5页
• 分类号: TN386
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.200310

摘要

针对乒乓球运动识别方法通常无法实时识别、识别率低和识别算法复杂度高,从而导致穿戴式设备续航能力差等问题,提出一种基于遗传算法优化S_Kohonen(supervised Kohonen)神经网络的乒乓球运动实时识别方法,并完成系统设计.该系统通过单MPU6050六轴加速度传感器采集运动信号,采用动作端点检测算法提取动作始末端点,基于db4小波对动作信号进行3层分解,同时用遗传算法优化S_Kohonen神经网络对乒乓球常见的6种动作进行识别.实验结果表明:该运动识别方法离线平均识别率为99.17％,实时平均识别率为91.67％,待机功耗为0.28 mW,运行模式功耗为14 mW,识别时间为2 ms,证明该方法识别迅速、功耗低、识别准确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌	华南理工大学电子与信息学院	128	542	12.0	17.0
2	吴朝晖	华南理工大学电子与信息学院	24	40	3.0	5.0
3	靳鹏飞	华南理工大学电子与信息学院	1	0	0.0	0.0