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题名基于注意力机制的INC-GRU人体活动识别模型
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作者
张芷龙
王力
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机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第26期11230-11236,共7页
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基金
民航安全能力建设基金([2023]50,[2024]28)
中央高校基本科研基金(3122018S003)。
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文摘
随着外骨骼技术的不断发展,人体活动识别技术也受到越来越多的关注,在医疗、工业和人工智能等方面应用广泛。目前,许多机器学习算法已经可以通过传感器数据实现对人体活动的识别,并取得了较好的结果。传统机器学习算法受特征提取的影响较大,为了解决上述问题,提出了一种具有注意力机制的INC-GRU模型,该模型使用Inception网络与CBAM模块用于空间特征提取部分,采用门控循环单元(gated recurrent units,GRU)和注意力机制用于时间特征提取部分,有效地利用了时间序列数据中的空间和时间信息,注意力机制的加入使模型可以为每一个数据添加不同的权重,让模型选择性的关注关键数据。所提出的模型分别在UCI-HAR和WISDM数据集上进行了实验,F 1分数分别为96.64%和97.92%。通过与一些现有的模型进行比较分析,证明了本文模型的优越性。
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关键词
人体活动识别
Inception网络
门控循环单元
注意力机制
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Keywords
human activity recognition
Inception module
gated recurrent unit
self-attention mechanism
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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