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申请/专利权人：重庆市第七人民医院
摘要：本发明提供了一种基于步态识别的运动阻碍性疾病分类方法，包括以下步骤，S1：采集被测人员的多角度摄像头的图像和视频，构建训练数据集；S2：输入人体姿态估计网络，得到人体骨骼关节点数据；S3：处理S2得到的人体骨骼关节点序列数据，首先将其归一化处理，再根据时间序列绘制关节点坐标信息曲线，最后根据动作识别网络的要求处理为合适的数据格式，构建新的训练数据集；S4：构建姿态分类神经网络；S5：实时采集患者的关节点数据计算得出步态参数，并显示。本发明采用多视角运动视觉捕捉系统，构建运动型障碍疾病步态数据集，并构建基于人体关节点的姿态估计网络，为出现运动阻碍现象的疾病进行辅助分类。
主权项：1.一种基于步态识别的运动阻碍性疾病分类方法，其特征在于：包括以下步骤，S1：采集确定的场地内被测人员的多角度摄像头的图像和视频，对图像和视频进行预处理得到包含被测目标完整步态周期的视频和图像，构建训练数据集；S2：将预处理后的视频和图像输入人体姿态估计网络，得到包含人体活动信息的人体骨骼关节点数据；S3：处理S2得到的人体骨骼关节点序列数据，首先将其归一化处理，再根据时间序列绘制关节点坐标信息曲线，将左右关节点错检、漏检等数据进行处理，最后根据动作识别网络的要求处理为合适的数据格式，构建新的训练数据集；S4：构建姿态分类神经网络，对S3步骤中得到的数据集进行训练，所属的姿态分类神经网络输出各个动作的概率值，其中概率值最高的动作类型为动作识别的结果；S5：实时采集患者的关节点数据计算得出步态参数，并显示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆市第七人民医院 一种基于步态识别的运动阻碍性疾病分类方法
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