актуальность выбранной темы обусловлена широкой распространенностью нарушений и заболеваний опорно-двигательного аппарата тела человека и различного рода социально-экономическими барьерами для своевременной медицинской диагностики и профилактики таких заболеваний, а также проблемой низкой приверженности пациентов протоколам двигательной реабилитации. В представленной статье выполняется постановка задачи распознавания движений тела человека носимой технологией “программно-аппаратный ассистент” на основе инерциальных измерительных датчиков. Задача декомпозирована авторами на 3 подзадачи: 1. автоматический подбор релевантных признаков каждого отдельного движения по выборке многократных повторений движений, 2. обеспечение темпоральной индифферентности, 3. выделение движений в рамках нулевого класса. Вторая часть статьи посвящена описанию решения сформулированной задачи, реализованного в рамках НИОКР АААА-А20-120110690058-7 “Разработка и верификация математических моделей сверточно-рекуррентных нейронных сетей для решения задачи распознавания и анализа видов физической активности человека.”