基于多层混合聚类算法的空手道运动状态识别装置

摘要

本发明公开了一种基于多层混合聚类算法的空手道运动状态识别装置，本装置采用MPU6050模块采集人体运动时四肢的加速度和角速度数据，然后通过STM32处理器将加速度和角速度数据转换成合力、速度、距离、转动角度特征数据，通过无线数据传输模块将这些特征数据发送给ARM平台，ARM平台通过预先训练好的运动状态识别模型对接收到的特征数据进行运动状态识别，最后储存识别结果并在OLED屏上显示。本装置填补了体育项目运动状态识别的不足，所运用的多层混合聚类算法实现动作特征的半监督提取，无需标定数据找出特征中心，对于无标签和含有大量噪声的数据仍可以有效运行，对空手道等复杂运动的状态进行识别，具有广泛的应用价值。