基于足底压力的不规范深蹲姿势识别

• 作者: 周丙涛 向勉 汪涛 陈世强 金浩
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 深蹲 长短期记忆网络 注意力机制 压力云图
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 生物信息检测|Bioinformation Detection Technology
• 页码范围: 110-117
• 页数: 8页
• 分类号: TH823|TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.19650/j.cnki.cjsi.J2108265

摘要

深蹲被称为力量训练之王,但不正确的姿势会对人体产生不可逆转的伤害.提出了一种利用足底压力来检测常见不正确的蹲姿的方法.使用带8个压力传感器的鞋垫收集了 1组正确蹲姿和4组常见错误蹲姿的数据,提出了对这些连续蹲姿数据进行分割的算法,并对压力云图进行了分析.然后设计了 3组深度神经网络作为分类器,分别是引人注意力机制的长短期记忆网络(att-LSTM)、长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN).实验结果表明,3组模型的测试准确率分别为90.2％、83.0％和79.8％.结果表明,采用引人注意力机制的LSTM作为分类算法是一种有效的蹲姿检测方法.