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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明公开了一种基于OpenPose框架的婴儿姿态识别数据处理方法；该方法的实施步骤如下：首先，对采集到的视频资料进行降采样处理，并通过设定阈值来精选关键帧，以便更有效地捕捉婴儿的动态。接下来，利用OpenPose框架精确提取婴儿的骨骼关键点信息，并采用卡尔曼滤波器对这些数据进行优化和平滑处理，以提高识别的准确性和可靠性。最后，通过构建二维关节方向的直方图以及二维关节位移的直方图，并将这两种直方图结合成一个一维向量，本方法不仅提高了数据处理的效率，而且增强了对婴儿姿态的识别能力，从而在婴儿脑瘫患病预测中发挥出重要作用。

主权项：1.一种基于OpenPose框架的婴儿姿态识别数据处理方法，其特征在于：数据处理方法包含以下步骤：S1、数据采集，获取若干婴儿运动视频，并将这些视频命名为primeval_video_x，其中名称中的x是婴儿运动视频的排列次序，根据婴儿的胎龄进行分类存储，保留初始样本；S2、视频降采样处理，根据分组顺序对采集的每个primeval_video_x每隔五帧进行抽帧，并将抽取的所有帧重新拼接得到抽帧后的新视频，将新视频命名为down_sample_video_x，并将down_sample_video_x另行保存并分类存储，down_sample_video_x分类结果与对应的primeval_video_x的分类结果相同；S3、预设阈值进行关键帧选取，将S2得到的down_sample_video_x根据分组顺序依次进行预设阈值选取，挑选down_sample_video_x中大于预设阈值的关键帧，并将挑选的所有关键帧重新拼接得到最新视频，最新视频命名为processed_video_x，将processed_video_x另行保存并分类存储，processed_video_x的分类结果与对应的primeval_video_x的分类结果相同；S4、提取关键点数据并平滑处理，将processed_video_x使用OpenPose框架进行人体骨骼关键点的标定并同时逐帧提取出所有关键点的二维坐标以及置信度，根据经验预设信度，当人体骨骼关键点的置信度小于预设信度时，对该人体骨骼关键点的二维坐标使用卡尔曼滤波器进行平滑处理，并将处理后的数据进行储存，来自于同一个processed_video_x的数据保存为一个文件夹，文件夹名称命名为json_x，将json_x另行保存并分类存储，json_x的分类结果与对应的primeval_video_x的分类结果相同；S5、构建二维关节方向直方图与二维关节位移直方图，基于获取到的json_x，构建二维关节方向直方图与二维关节位移直方图，并将两个直方图拼接为一个一维特征向量以便输入模型训练；S6、将S5得到的若干婴儿对应的一维特征向量输入神经网络FCNet模型进行模型训练，当FCNet模型收敛即得训练好的FCNet模型；S7、对于一个待评估的婴儿视频经过S2-S5的处理后得到待评估的婴儿视频对应的一维特征向量，并将待评估的婴儿视频对应的一维特征向量输入训练好的FCNet模型，输出即是待评估的婴儿视频中婴儿患有脑瘫的概率预测值。

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百度查询： 重庆大学 一种基于OpenPose框架的婴儿姿态识别数据处理方法