基于深度学习的人体动作识别系统

作者：陈章韶; 毕盛; 董敏; 方政霖; 郎铁山

来源：单片机与嵌入式系统应用, 2020, 20(12): 10-14.

• STM32L475VGT6
• 微控制器
• 深度学习
• 动作识别

设计了一个基于深度学习的人体动作识别系统,预先在PC上训练好深度网络模型,并把模型运行在STM32L475VGT6微控制器上,通过6轴姿态传感器LSM6DSL得到实时的加速度和角速度,利用部署好的深度网络对用户姿态进行预测,并把预测结果显示在OLED显示屏上。该系统直接在边缘端完成对动作的识别,具有高效率、低功耗等特点,对以后开发智能可穿戴设备等具有一定的参考价值。

• 单位
  华南理工大学