一种基于信道状态信息和BiLSTM-Attention的康复检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010412872.4
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G16H50/30
申请日期：
2020-05-15
申请人：
南京邮电大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于信道状态信息和BiLSTM-Attention的康复检测方法
申请号	CN202010412872.4	申请日期	2020-05-15
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-08-28	公开/公告号	CN111597991A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;1;6;H;5;0;/;3;0查看分类表>
申请人	南京邮电大学	申请人地址	江苏省南京市栖霞区栖霞街道广月路30-06号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京邮电大学	当前权利人	南京邮电大学
发明人	肖甫;周颖;盛碧云;周剑;方垣闰;司娜娜
代理机构	南京正联知识产权代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明提供一种基于信道状态信息和BiLSTM‑Attention的康复检测方法，其实现步骤包括在室内环境中采集康复动作的CSI数据，提取幅度信息；对CSI数据进行低通滤波、归一化、主成分分析等预处理步骤；对预处理后的信号进行切分，检测动作的起始和终止点，并将切分的数据段划分为训练集和测试集；通过将训练集输入基于BiLSTM‑Attention的深度神经网络进行动作识别模型训练，得到康复动作识别模型，采用该模型可以对采集到的CSI测试集数据进行分类，达到康复动作识别、对康复程度打分的目的。本发明采用基于BiLSTM‑Attention的深度神经网络自动学习并选择特征，实现对三种不同动作的十个康复程度的识别。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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