典型文献
基于织物传感器和mVGG-FCN深度学习算法的坐姿识别
文献摘要：
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.
文献关键词：
柔性传感阵列;坐姿识别;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
陈浩川;贾康昱;胡新荣
作者机构：
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
文献出处：
引用格式：
[1]陈浩川;贾康昱;胡新荣-.基于织物传感器和mVGG-FCN深度学习算法的坐姿识别)[J].武汉纺织大学学报,2022(03):3-8
A类：
mVGG,柔性传感阵列
B类：
织物传感器,FCN,深度学习算法,坐姿识别,解决目前,技术存在,坐垫,深度学习网络,平均准确率,久坐
AB值：
0.20987
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