一种面向运动疲劳监测的可穿戴数据融合表征方法

本发明公开一种面向运动疲劳监测的可穿戴数据融合表征方法。该方法包括：利用不同类型的传感器采集多源异构数据；将所述多源异构数据输入到经训练的运动疲劳监测模型，获得运动疲劳监测结果，该运动疲劳监测模型基于并行分支的变分自编码器和高斯混合模型构建，各分支的子网络分别对所述多源异构数据进行特征提取，得到各自的潜在变量分布，所述高斯混合模型用于对所述潜在变量分布的各维度构建混合高斯分布，进而从该混合高斯分布中按注意力权重选择混合系数进行采样，并利用重参数化技巧生成融合特征，该融合特征用于预测运动疲劳监测结果。本发明可基于可穿戴设备连续监测的多源传感信息实现运动疲劳状态的个体化识别，并提高了识别准确率。