一种基于模块化的下肢多关节意图识别方法及系统

本发明公开了一种基于模块化的下肢多关节意图识别方法及系统。本发明涉及下肢康复设备，包括多个模块且模块通过供电线与信号线连接。设备采集用户的模块信号数据，形成多通道数据，并基于运动时段划分多个周期，生成基于矩阵的模拟图像数据。利用历史时段的模拟图像数据及运行结果进行意识模型训练。进一步，通过数据清除与置零生成第二图像数据进行模型二次训练。同时，构建基于GAN的生成模型，整合特征向量进行训练，生成模拟特征向量数据，并用于扩展训练数据。最终，通过意图模型实时采集用户数据并自动设定设备运行模式。通过本发明，实现了对用户下肢意识的精确识别，降低了对系统算力的要求，同时，提高下肢康复设备的适用性。