基于神经网络的健身动作识别方法、装置、设备及介质

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专利状态

基于神经网络的健身动作识别方法、装置、设备及介质

有效

专利申请进度

申请

2019-04-09

申请公布

2019-08-23

授权

2021-07-09

预估到期

2039-04-09

专利基础信息

申请号	CN201910278750.8	申请日	2019-04-09
申请公布号	CN110163086A	申请公布日	2019-08-23
授权公布号	CN110163086B	授权公告日	2021-07-09
分类号	G06K9/00;G06K9/62
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	有品国际科技（深圳）有限责任公司
申请人地址	广东省深圳市南山区蛇口街道工业五路5号万维大楼304房

专利法律状态

2021-07-09

授权

状态信息

授权
2021-06-29

专利申请权、专利权的转移

状态信息

专利申请权的转移；IPC(主分类):G06K9/00；专利申请号:2019102787508；登记生效日:20210617；变更事项:申请人；变更前权利人:缤刻普达(北京)科技有限责任公司；变更后权利人:有品国际科技(深圳)有限责任公司；变更事项:地址；变更前权利人:100000 北京市西城区新街口外大街28号C座312号；变更后权利人:518000 广东省深圳市南山区蛇口街道工业五路5号万维大楼304房
2019-09-17

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06K9/00；专利申请号:2019102787508；申请日:20190409
2019-08-23

发明专利申请公布

状态信息

公布

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的健身动作识别方法、装置、设备及介质，该方法包括将至少一个切分特征数据按照时间顺序依次输入到训练好的健身动作识别模型中，获取每一切分特征数据对应的动作类型；基于动作类型获取对应的标准特征组数据，通过标准特征组数据从待识别特征数据中选取特定特征数据组进行标准性判断，获取特征识别结果；以确定特定特征数据组是否为标准特征，统计所有特定特征数据组对应的特征识别结果，当所有特定特征数据组对应的特征识别结果均为特征标准，则确定待识别动作序列数据对应的健身识别结果为动作标准，保证对待识别动作序列数据的准确率，同时，可以避免使用高成本的传感器，节约方案成本。

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