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申请/专利权人：陕西科技大学
摘要：本发明公开了一种康复动作评价方法，包括以下步骤：设定康复动作，选取能够评价康复动作的多个训练动作及其分别对应的的多个显著运动特征，建立示范动作模板，并将示范动作模板数据划分特征节；采用传感设备采集用户康复动作数据划分特征节，计算各个特征节到模板的似然值；对测试动作通过模糊综合评价模型完成模糊综合评价，计算其综合得分值；以各个特征节的似然值结合缩放程度指标作为树模型方法的特征值，模糊综合评价的综合得分值作为对应的标签，通过梯度提升树模型算法量化得分对当前执行康复动作进行评价；通过较少动作数据和较低计算量实现较为精确的评价结果，算法简单、成本低廉、模型易于部署、适用性强。
主权项：1.一种康复动作评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、设定康复动作，选取能够评价康复动作的多个训练动作及其分别对应的的多个显著运动特征；通过传感设备采集多个示范人员的重复各标准动作的显著运动特征数据，对数据进行预处理，采用高斯混合模型算法对预处理后的数据在时间序列上进行聚类拟合，得到高斯混合模型参数并划分特征节，建立单次重复下单一显著运动特征的示范动作模板；S2、采用传感设备采集用户康复测试动作数据，通过插值的形式将单次动作循环时间缩放至和示范动作模板一致，采用S1中通过高斯混合模型算法所构建的动作模板对整合后的数据进行聚类划分特征节，计算各个特征节的似然值；S3、对用户康复测试动作数据通过模糊综合评价模型完成模糊综合评价，计算其综合得分值；S4、以S2计算的各个特征节的似然值结合缩放程度指标作为树模型方法的特征值，以S3计算的综合得分值作为树模型方法的标签；通过梯度提升树模型算法量化得分对当前执行康复动作进行评价。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西科技大学 一种康复动作评价方法
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