案例介绍
为帮助医生实时监测病人姿态，预防意外发生，开发基于传感器数据的姿态识别软件，通过采集受测试者身上陀螺仪、加速度计等设备数据，利用卷积神经网络实现姿态精准识别。
系统接收传感器实时传输的数据，经过数据清洗、预处理后，输入到训练好的卷积神经网络模型中，快速识别出病人的具体姿态，并将结果实时反馈给医生终端。同时，系统具备数据存储功能，可对历史姿态数据进行分析，为后续诊疗提供参考。
负责卷积神经网络模型的搭建、训练与优化，通过不断调整模型参数和数据增强策略，将姿态识别准确率提升至 98%。
完成传感器数据采集模块与数据预处理模块的开发，确保数据的准确性和完整性。
实现系统与医生终端的实时通信功能，保障姿态识别结果及时推送。
参与数据库设计，构建高效的数据存储与查询方案，便于历史数据管理与分析。
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