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摘要：本发明公开了一种基于三维人体姿态数据的老龄人身体僵硬度评估方法。首先，输入老龄人运动视频，利用三维人体姿态估计算法获取三维姿态坐标数据，采用冠状面、矢状面和水平面立体空间度量人体运动数据，根据已有的坐标数据分别在三个面上构造关键点，计算出每个坐标在三个面的投影数据，按照头部、上肢、躯干和下肢进行关节点整合并建立相应角度变化率模型，使用相应关节角度变化率的最值、均值以及方差，构建了包含34个僵硬度指标数据的特征模型。最后，采用贝叶斯算法优化的LightGBM模型对输入视频中的老龄人僵硬度进行估计。在僵硬度标注阶段，采用了滑动窗口标注法，显著提升了标注可靠性和效率。实验结果表明，本发明提出的方法较为准确地评估了老龄人的僵硬度，可应用于构建老龄健康筛查辅助系统，为长护险等提供有效的数据支持。
主权项：1.一种基于三维人体姿态数据的老龄人身体僵硬度评估方法，其特征在于：在利用姿态估计技术获取视频中人体的关键点坐标，评估老龄人身体僵硬度的过程中，包括以下步骤：步骤1：输入一段老龄人运动视频，利用三维姿态估计算法获取人体关键点坐标；步骤2：采用冠状面、矢状面和水平面立体空间度量人体运动数据，根据已有的坐标数据分别在三个面上构造关键点，计算出每个坐标在三个面的投影数据；步骤3：分别在三个投影面上构造重点观察角度并计算相应的角度值；步骤4：将步骤3计算的角度按照头部、上肢、躯干和下肢进行整合并建立相应角度变化率模型；步骤5：根据步骤4得到的角度变化率计算统计量，即最值、均值和方差；步骤6：采用滑窗标注法对视频数据进行标注；步骤7：将获取的特征值与僵硬度标注值输入回归模型进行训练，根据实验结果选择均方误差最小的模型作为僵硬度的量化模型。
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百度查询： 华东理工大学 上海市静安区中心医院(复旦大学附属华山医院静安分院) 一种基于三维人体姿态数据的老龄人身体僵硬度评估方法
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