摘要
本发明涉及传感器数据分析技术领域,具体地说,涉及基于传感器技术的鞋内状况监测系统,其包括采集处理单元、模型分析单元和预警反馈单元,本发明中采集处理单元利用压力、温湿度及惯性测量的多模态传感器采集鞋内数据,并进行线性回归处理,模型分析单元通过多分支深度神经网络架构分析传感器数据,分别提取压力分布空间特征、湿度温度时间序列特征及运动时空特征,采用注意力机制加权融合,以历史数据训练,运用交叉熵损失函数与自适应学习率调整策略优化参数,输出准确分类结果及量化评估,预警反馈单元根据评估结果提供不同预警方式,本发明能全面、实时监测鞋内状况,提升鞋内状况监测的准确性。
技术关键词
状况监测系统
传感器技术
三维卷积神经网络
运动姿态数据
深度神经网络架构
分析单元
卷积特征
时间序列特征
压力传感器
梯度下降算法
温度传感器
处理单元
注意力机制
光流算法
分析传感器数据
温度湿度传感器
图像序列数据
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传感器本体
高强度汽车
矩形
耳座
汽车温度传感器
轨迹规划方法
空间特征提取
动作预测模型
三维卷积神经网络
时空注意力机制
三维卷积神经网络
识别方法
教师
专用数据集
人体骨架
膝关节置换术
诊断方法
多模态特征融合
模式
计算机程序指令