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申请/专利权人：董秀园

摘要：本公开内容提供一种基于体态识别和人体生物力学的骨骼肌肉受力估计方法，包括如下步骤：通过图像数据采集装置获取至少一个目标用户的图像数据；通过将目标用户的图像数据输入到身体关键特征点监测深度学习神经网络，输出预测的身体关键特征点数据，其中预测的身体关键特征点是对目标用户的感兴趣部位进行人体生物力学分析所需要的关键特征点；对目标用户的图像数据和预测的身体关键特征点数据进行处理，得到估计的人体三维姿态信息；以及通过将人体三维姿态信息输入到预先建立的人体受力分析模型，分析出感兴趣部位的受力状态。

主权项：1.一种基于体态识别和人体生物力学的骨骼肌肉受力估计方法，其特征在于包括如下步骤：通过图像数据采集装置获取至少一个目标用户的图像数据；通过将所述目标用户的图像数据输入到身体关键特征点监测深度学习神经网络，输出预测的身体关键特征点数据，其中所述预测的身体关键特征点是对所述目标用户的感兴趣部位进行人体生物力学分析所需要的关键特征点；对所述目标用户的图像数据和所述预测的身体关键特征点数据进行处理，得到估计的人体三维姿态信息；以及通过将所述人体三维姿态信息输入到预先建立的人体受力分析模型，分析出所述感兴趣部位的受力状态，其中，所述方法还包括对所述图像数据进行预处理以提高分析所述受力状态的准确度，其中对所述图像数据进行预处理包括以下至少一种：对图像进行翻转、平移、裁剪或亮度调节，或者计算所述目标用户的位置、图像光流信息和图像深度信息，其中，所述输出预测的身体关键特征点数据进一步包括：确定至少一个所述预测的身体关键特征点在所述图像中的位置坐标；以及确定至少一个所述预测的身体关键特征点的类别信息，其中所述类别信息包括：感兴趣的身体特征信息，所述感兴趣的身体特征信息包括：针对不同应用的人体监测任务和人体生物力学模型分析所需要的人体部位关键特征点，其中，所述感兴趣部位包括人体肌肉、骨骼和关节，并且其中，通过将所述人体三维姿态信息输入到预先建立的人体受力分析模型，分析出所述感兴趣部位的受力状态进一步包括：针对所述感兴趣部位在三维空间建立人体骨骼肌肉模型，其中所述人体骨骼肌肉模型是描述所述人体肌肉、骨骼和关节之间关系的三维模型；将所述预先建立的人体受力分析模型与所建立的人体骨骼肌肉模型进行匹配，以分析所述感兴趣部位的受力状态，进一步包括：测量运动过程中的所有外力并应用到所述人体受力分析模型中，其中所述人体受力分析模型包括：简单受力模型和复杂受力模型，其中所述简单受力模型包括：通过将所述人体骨骼肌肉模型中所述关节处的骨骼角度与所述人体受力分析模型中对应的初始骨骼角度对比以及人体力矩的变化，来确定所述感兴趣部位的受力大小；以及所述复杂受力模型包括：根据所述人体骨骼肌肉模型中的当前动作并结合所测量的所有外力，通过数学建模来计算所述人体骨骼肌肉模型中所述人体肌肉的兴奋点及受力。

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