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摘要
为解决因图像数据拟合、近似等情况引发的运动动作识别准确度低问题，研究激光传感器和机器视觉的复杂运动动作识别方法。通过激光传感器测量复杂运动加速度，通过相机采集复杂运动动作图像，且通过坐标系投影将其转换为二维坐标数据，结合最小二乘支持向量机和D-S证据理论，融合运动加速度数据以及图像坐标数据，将融合后的动作数据输入，基于LSTM-CNN的复杂运动动作识别模型中，通过CNN提取动作数据特征，将该特征输入LSTM中，利用LSTM深入提取动作数据时序特征，依据两种特征，LSTM的全连接层通过全连接层级联方法，获取复杂运动动作识别结果。实验结果表明：该方法可有效采集复杂运动动作图像，并实现复杂运动动作识别，且不同光照强度下的复杂运动动作识别精度较高，均不低于97%,且识别效率高，平均识别耗时为2.280 s。
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