[发明专利]动作轨迹识别方法及移动终端

权利要求书

1.一种动作轨迹识别方法，其特征在于，应用于移动终端，所述移动终端包括加速度传感器，所述加速度传感器用于采集动作轨迹的加速度向量，该方法包括：

通过训练好的识别模型来识别所述加速度向量对应的动作轨迹类别，其中，所述识别模型包括输入层、隐藏层及输出层，根据所述隐藏层中神经元的数量在所述输入层和所述隐藏层之间设置第一权值矩阵，及在所述隐藏层和所述输出层之间设置第二权值矩阵，所述识别模型的训练过程包括：

将各加速度样本向量分别作为输入层向量，针对每一输入层向量，将所述输入层向量与所述第一权值矩阵进行加权运算得到第一加权向量，将所述第一加权向量通过第一激活函数进行激活运算后得到隐藏层向量；

将所述隐藏层向量与所述第二权值矩阵进行加权运算得到第二加权向量，将所述第二加权向量通过第二激活函数进行激活运算后得到输出层向量，根据所述输出层向量确定输出类别；

根据所述输出类别及该加速度样本向量对应的真实动作轨迹类别确定损失函数；

判断所述损失函数是否满足结束训练条件；

若所述损失函数不满足结束训练条件，计算所述损失函数的梯度，并根据所述梯度调整所述权值矩阵的值，迭代上述训练过程中所有步骤直至所述损失函数满足结束训练条件后得到训练好的识别模型；

根据所述损失函数对所述第一加权向量的偏导数计算第一参量，根据所述第一加权向量对所述第一权值矩阵的偏导数计算第二参量；

根据所述损失函数对所述第二加权向量的偏导数计算第三参量，根据所述第二加权向量对所述第二权值矩阵的偏导数计算第四参量；

根据所述第一参量及所述第二参量计算第一梯度，根据所述第一梯度及预定的学习速率计算第一调整矩阵，以根据所述第一调整矩阵调整所述第一权值矩阵的值；

根据所述第三参量及所述第四参量计算第二梯度，根据所述第二梯度及所述学习速率计算第二调整矩阵，以根据所述第二调整矩阵调整所述第二权值矩阵的值；

通过以下公式计算所述第一调整矩阵：

其中，Δv_ij为第一调整矩阵，η为学习速率，η∈(0,1)，为第一梯度，为第一参量，为第二参量，i＝0,1,2,…,n，n为所述输入层向量的维度，j＝1,2,…m，m为神经元的数量；

通过以下公式计算所述第二调整矩阵：

其中，Δw_jk为第二调整矩阵，η为学习速率，η∈(0,1)，为第二梯度，为第三参量，为第四参量，j＝0,1,2,…m，m为神经元的数量，k＝1,2,…,l，l为动作轨迹类别的个数。

2.根据权利要求1所述的动作轨迹识别方法，其特征在于，所述第一激活函数与所述第二激活函数相同。

3.根据权利要求1所述的动作轨迹识别方法，其特征在于，所述结束训练条件包括所述损失函数收敛或者迭代次数达到预设次数。

4.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述移动终端执行权利要求1-2任一项所述的动作轨迹识别方法。

5.根据权利要求4所述的移动终端，其特征在于，所述移动终端根据识别的动作轨迹类别控制对应无人机执行相应动作。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有权利要求4或5所述的移动终端中所使用的所述计算机程序。