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申请/专利权人：浙江师范大学
申请日：2024-12-24
公开（公告）日：2025-01-21
公开（公告）号：CN119338833A
专利技术分类：
专利摘要：本发明公开了一种针对步态的脊柱侧弯的识别方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，包括：步骤1：采集图片数据集；步骤2：构建引入注意力机制的CNN网络模型；CNN网络模型包括依次连接的引入注意力机制的多尺度特征提取模块、时间池化模块、聚合模块、空间池化模块、全连接层和输出层；步骤3：采用图片数据集训练CNN网络模型，获得步态识别模型；步骤4：采集视频文件，从视频文件中抽取若干剪影图片，并将所有剪影图片处理为以人像为中心的图片，将处理后的图片转化为Numpy数组，构建待识别步态数据；步骤5：将待识别步态数据输入至步态识别模型中，获得脊柱侧弯识别结果。本发明利用平时走路的步态姿势来判断是否有脊柱侧弯，提高识别准确性。
专利权项：1.一种针对步态的脊柱侧弯的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集图片数据集；步骤2：构建引入注意力机制的CNN网络模型；CNN网络模型包括依次连接的引入注意力机制的多尺度特征提取模块、时间池化模块、聚合模块、空间池化模块、全连接层和输出层；步骤3：采用图片数据集训练CNN网络模型，获得步态识别模型；步骤4：采集视频文件，从视频文件中抽取若干剪影图片，并将所有剪影图片处理为以人像为中心的图片，将处理后的图片转化为Numpy数组，构建待识别步态数据；步骤5：将待识别步态数据输入至步态识别模型中，获得脊柱侧弯识别结果。
百度查询： 浙江师范大学 一种针对步态的脊柱侧弯的识别方法及系统
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