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基于神经网络的运动姿态智能识别技术研究

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基于神经网络的运动姿态智能识别技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状与技术发展趋势第11-14页
    1.3 主要研究内容和论文结构安排第14-15页
第二章 基于神经网络的运动姿态智能识别技术第15-25页
    2.1 数据采集及分割方法第15-17页
    2.2 卷积神经网络第17-24页
        2.2.1 卷积神经网络的典型结构第17-18页
        2.2.2 卷积层第18-19页
        2.2.3 全连接层第19-22页
        2.2.4 池化层第22页
        2.2.5 激活函数第22-24页
    2.3 小结第24-25页
第三章 基于两级神经网络的运动姿态智能识别算法设计第25-32页
    3.1 基于两级神经网络的运动姿态智能识别算法设计第25-30页
        3.1.1 单级卷积神经网络智能识别算法第25-27页
        3.1.2 两级卷积神经网络智能识别算法设计第27-30页
    3.2 运动姿态识别专用的数据增强算法第30-31页
    3.3 小结第31-32页
第四章 基于两级神经网络的运动姿态智能识别硬件设计第32-49页
    4.1 硬件总体架构第32-35页
    4.2 硬件模块设计第35-47页
        4.2.1 滑窗分割模块第35-37页
        4.2.2 指令解析与主控模块第37-38页
        4.2.3 输入特征图读取模块第38-41页
        4.2.4 权重读取模块第41-42页
        4.2.5 乘加运算模块第42-44页
        4.2.6 非线性变换模块第44页
        4.2.7 池化模块第44-45页
        4.2.8 特征图写回模块第45-47页
        4.2.9 运动姿态分析模块第47页
    4.3 小结第47-49页
第五章 运动姿态智能识别系统的实验结果及分析第49-63页
    5.1 算法级实验结果及分析第49-57页
        5.1.1 软件开发平台第49页
        5.1.2 数据集和评估方法第49-51页
        5.1.3 实验结果与分析第51-57页
    5.2 硬件级实验结果及分析第57-60页
        5.2.1 硬件开发平台第57-58页
        5.2.2 硬件系统实现第58-59页
        5.2.3 实验结果与分析第59-60页
    5.3 小结第60-63页
第六章 论文总结与展望第63-64页
    6.1 论文总结第63页
    6.2 后续工作展望第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第61-69页
攻读硕士期间的研究成果第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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