基于织物传感器和mVGG-FCN深度学习算法的坐姿识别

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摘 要：为了解决目前使用的坐姿识别技术存在成本高、操作复杂等问题，设计一种柔性传感单元并制成柔性传感阵列坐垫，提出了一种深度学习网络结构，通过实验对5种不同的坐姿进行识别，平均准确率达到98.46%。该方法将柔性传感坐垫与深度学习结合，提供了一种成本低、普适性强的方案，有助于提示青少年及久坐人群的坐姿问题，从而改善因坐姿问题导致的并发症。（剩余8178字）

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