|
EURASIAN JOURNAL OF TECHNOLOGYBog'liq hisobotttEURASIAN JOURNAL OF TECHNOLOGY
AND INNOVATION
Innovative Academy Research Support Center
Open access journal
www.in-academy.uz
Volume 1, Issue 6, June 2023
ISSN 2181-2020
Page 58
Ushbu maqolada, quaternion munosabatini baholash algoritmiga asoslanib, munosabat
burchagi vaqt o‘tishi bilan giroskop sensori tomonidan o‘lchangan ma’lumotlar qiymatini
birlashtirish orqali olinishi mumkin. Kvarternion eng so‘nggi giroskop o‘lchov qiymati bilan
yangilanadi, munosabat burchagini quyidagi formula bo‘yicha hisoblash mumkin:
𝜙 = arctan 2(2(𝑞
0
𝑞
1
+ 𝑞
2
𝑞
3
), 1 − 2(𝑞
2
+ 𝑞
2
),
1
2
{
𝜃 = arcsin(2(𝑞
0
𝑞
2
− 𝑞
1
𝑞
3
)) ,
𝛹 = 𝑎𝑟𝑐𝑡𝑎𝑛2(2(𝑞
0
𝑞
3
+ 𝑞
1
𝑞
2
, 1 − 2(𝑞
2
+ 𝑞
3
)) − 𝐷,
2
3
bu erda D - geomagnit maydonning og‘ish burchagi.
Oddiy sharoitlarda sportchining yurishi davriy va muntazam bo‘lib, har bir yurish sikli bir
qator tartibli yurish hodisalari va ular bilan bog‘liq yurish fazalaridan, masalan, tebranish va
turish bosqichlaridan iborat. Yuqoridagi ma’lumotlarga asoslanib, biz yurishni aniqlashni
amalga oshirish uchun sensordan foydalanishimiz mumkin. Yurish harakati asosan sagittal
tekislikda sodir bo‘lganligi sababli, yurish hodisasini aniqlash bu tekislikda sonning aylanish
holati bilan ajralib turishi mumkin. Shuning uchun, bu maqolada son burchagiga asoslangan
yurish hodisasini aniqlash usuli taklif etiladi.
Takroriy neyron tarmoq (RNN) - ketma-ket ma’lumotlarni modellashtirish uchun mos
keladigan xotira funktsiyasiga ega bo‘lgan sun'iy neyron tarmoq turi. Biroq, odatiy RNNlar
gradient portlashi va gradient yo‘qolishi bilan bog‘liq muammolarga duch kelishadi va ular
uzoq masofaga qaramlik muammolarini hal qila olmaydi. Shu sababli, Hochreiter va
Shmidhuber uzoq qisqa muddatli xotira (LSTM) neyron tarmog‘ini, uzoqroq ketma-ketlikda
yaxshiroq ishlaydigan maxsus RNNni taklif qildilar. GRU neyron tarmog‘idagi har bir daqiqada
chiqish ma’lumotlari o‘tmishdagi ma’lumotlarga bog‘liq. Shuning uchun uning zanjir atributi
ketma-ket bog‘lash muammosi bilan chambarchas bog‘liq.
RNN bir vaqtning o‘zida bir nechta ma’lumotlarni eslay oladi, chunki RNN bir vaqtning
o‘zida bir nechta turli neyronlarni faollashtiradi.
Xulosa
Tasvirni qayta ishlashga asoslangan sport salomatligi holatini aniqlash usuli qattiq va
murakkab tibbiy asbob-uskunalarga tayanmasdan inson salomatligi holatini amalga oshirishi
mumkin. Ushbu maqola neyron tarmog‘iga asoslangan sport mashg‘ulotlarining salomatlik
holatini aniqlash modelini taklif qildi. Ushbu usul ma’lumotlarni yig‘ish uchun smartfonlardan
foydalangan va keyin neyron tarmoq modelini yaratish uchun Bi-GRU neyron tarmog‘ini ishlab
chiqqan. Bundan tashqari, u chuqur o‘rganish texnologiyasi va PyTorch chuqur o‘rganish
platformasini birlashtirib, ma’lumotlarni to‘plash va sport mashg‘ulotlarining salomatlik
holatini tan olishni yakunlaydi. Nihoyat, sportchidan to‘plangan harakat ma’lumotlari tizimning
tan olinishini baholash uchun ishlatilgan. Natijalar shuni ko‘rsatdiki, tavsiya etilgan
metodologiya jismoniy shaxslarning sport salomatligi holatini aniq aniqlashi mumkin.
|
| |
