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號一種智能步態分析與姿勢矯正優化方法及以適應深度學習模型的性能改進;根據分析結23若反饋信息有效,即用戶對其做出積極響應并且姿勢和步態得5.一種智能步態分析與姿勢矯正優化系統,用于實現權利要求1_4中任一項所述的一數據采集模塊用于通過傳感器收集用戶步態數據處理模塊用于對收集的數據進行處理和分析,識別出用戶實時監測模塊用于實施姿勢矯正優化方案,實時監測用4[0003]如公開號為CN105250066A的專利公開了一種基于步態重心變化的人體足底矯正[0004]如授權公告號為CN110338951B的中國專利公開了一種青少年步態矯正墊及矯正[0006]本部分的目的在于概述本發明實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例。在本部分以及本申請的說明書摘要和發明名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、5[0014]作為本發明所述一種智能步態分析與姿勢矯正優化[0019]作為本發明所述一種智能步態分析與姿勢矯正優化[0028]作為本發明所述一種智能步態分析與姿勢矯正優化收集的數據經過卷積層后的特征表示,y表示整體校準后的數據,bo表示全連接層的偏置[0031]作為本發明所述一種智能步態分析與姿勢矯正優化6[0038]作為本發明所述一種智能步態分析與姿勢矯正優化算和學習,y表示整體校準后的數據,F(y)表示整體校準后的數據經過卷積層后的特征表[0041]作為本發明所述一種智能步態分析與姿勢矯正優化所述設備執行實現一種智能步態分析與姿勢矯78[0079]對四個傳感器收集的數據進行校準操作,使用多分支神經網絡來處理傳感器數收集的數據經過卷積層后的特征表示,y表示整體校準后的數據,bo表示全連接層的偏置收集的數據的全局特征;wo和bo就是用于計算最終步態異常分數的全連接層的權重矩陣和需要根據實際場景和需求進行調整,包括但不限于正常步態和異常步態的數據分布情況、9算和學習,y表示整體校準后的數據,F(y)表示整體校準后的數據經過卷積層后的特征表[0114]上述各模塊的具體實現方法與前述一種智能步態分析與
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