仪器仪表学报

作者：周丙涛，向 勉，汪 涛，陈世强，金 浩

单位：周丙涛,1.湖北民族大学新材料与机电工程学院,,向 勉,1.湖北民族大学新材料与机电工程学院,,汪 涛,1.湖北民族大学新材料与机电工程学院,,陈世强,1.湖北民族大学新材料与机电工程学院,,金 浩,1.湖北民族大学新材料与机电工程学院,

关键词：深蹲;长短期记忆网络;注意力机制;压力云图

基金：恩施州科技计划项目(2019001062)、湖北民族大学高水平科研成果校内培育项目(PY21022)、2021 年大学生创新创业训练计划项目(X202110517262)、超轻弹性体材料绿色制造重点实验室 2021 年度开放基金项目(PT092107)、超轻弹性体材料绿色制造重点实验室 2020 年度开放基金项目(PT092009)资助

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,分别是引入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,采用引入注意力机制的LSTM作为分类算法是一种有效的蹲姿检测方法。

来源：2021年第12期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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