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本发明提供一种对手机惯性传感器数据的多模式识别方法,包括当惯性传感器携带者使用智能手机时采集训练样本数据;采用滑动窗口对原始的传感器数据进行切割,生成多个样本,为每个样本设置标签;构建单任务的深度神经网络模型并训练,相应任务的模式种数分别为移动方向种数、行人身份个数和手机携带方式种数;构建多任务的深度网络模型,令该模型对单任务网络模型进行迁移学习并进行训练;采集测试数据,输入到多任务模型中计算,输出对应各个任务的概率预测,检测最大值,若大于相应阈值则返回对应的标签作为该任务的预测结果。本发明能够
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114638285 A
(43)申请公布日 2022.06.17
(21)申请号 202210179112.2
(22)申请日 2022.02.25
(71)申请人 武汉大学
地址 430072 湖
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