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公开(公告)号：CN119202469A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411709986.X
申请日：2024-11-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种细粒度的髋膝关节协调性评估方法、装置和系统，属于疾病诊断技术领域，其中方法包括：确定健康者的参考髋膝关节角度循环图和参考足底压力曲线图，获取患者的目标髋膝关节角度循环图和目标足底压力曲线图；基于动态时间规划‑形状上下文算法，计算目标髋膝关节角度循环图的全局形状偏差评估值；基于目标足底压力曲线图，将目标髋膝关节角度循环图划分为多个步态时相；基于动态时间规划‑形状上下文算法，计算每一步态时相的目标子髋膝关节角度循环图的形状偏差评估值；根据全局形状偏差评估值和每一步态时相的形状偏差评估值，对患者的髋膝关节协调性进行评估。本发明能够对髋膝关节协调性进行细粒度评估，提高了评估的精确度。
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公开(公告)号：CN117116459B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311366509.3
申请日：2023-10-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于康复训练器械的技术领域，提供了一种康复机器人主动康复训练控制方法及装置，该康复机器人主动康复训练控制方法包括：获取康复机器人的关节信息和力矩信息；基于机器人动力学模型对关节动力学信息进行参数辨识得到关节力矩数据；基于力矩信息和关节力矩数据对康复机器人的目标交互力进行零力补偿计算，得到交互力补偿；其中，交互力补偿用于调整多个旋转关节的运动状态，目标交互力包括重力、摩擦力和转动惯量中的至少一项。本发明所述方法能够为康复机器人提供外力的补偿力矩，以减少克服静摩擦力需要的额外力，而且可以使得康复机器人对动力学模型的不精确性具有较好的鲁棒性，进一步提升主动康复训练过程中的柔顺性。
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公开(公告)号：CN117116459A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311366509.3
申请日：2023-10-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于康复训练器械的技术领域，提供了一种康复机器人主动康复训练控制方法及装置，该康复机器人主动康复训练控制方法包括：获取康复机器人的关节信息和力矩信息；基于机器人动力学模型对关节动力学信息进行参数辨识得到关节力矩数据；基于力矩信息和关节力矩数据对康复机器人的目标交互力进行零力补偿计算，得到交互力补偿；其中，交互力补偿用于调整多个旋转关节的运动状态，目标交互力包括重力、摩擦力和转动惯量中的至少一项。本发明所述方法能够为康复机器人提供外力的补偿力矩，以减少克服静摩擦力需要的额外力，而且可以使得康复机器人对动力学模型的不精确性具有较好的鲁棒性，进一步提升主动康复训练过程中的柔顺性。
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公开(公告)号：CN117095809A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311366514.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于康复训练器械的技术领域，提供了一种康复机器人主动训练柔性控制方法及装置，该康复机器人主动训练柔性控制方法包括：获取多个旋转关节的实时角度和实时角速度；计算实时角度的偏差量，根据第一等效阻抗模型对偏差量和实时角速度进行计算得到第一关节力矩；计算实时角度对应的位移的偏差量，根据第二等效阻抗模型对位移的偏差量和实时角速度对应的速度进行计算和矩阵转换得到第二关节力矩；基于第一关节力矩和第二关节力矩得到第三关节力矩。本发明所述方法能够在不干扰用户自由运动的情况下，保证康复机器人各关节运动的流畅性，提升用户康复训练的安全性，解决了复杂环境模型建模困难和机器人交互体验差的问题。
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公开(公告)号：CN116309699B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310050631.3
申请日：2023-02-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本申请提供一种目标对象的连带反应程度的确定方法、装置及设备，涉及图像处理技术领域，应用于终端设备，该方法包括：接收客户端发送的目标视频，所述目标视频为所述客户端对目标对象执行目标动作的过程进行拍摄得到的；根据所述目标视频获取对应的多张目标图像，所述多张目标图像按照在所述目标视频中的时间先后顺序排列；对所述多张目标图像进行特征分析处理，得到所述目标对象的运动特征；根据所述运动特征，确定所述目标对象的连带反应程度。无需人工观察目标对象的运动过程，而是通过客户端拍摄目标视频，然后由终端设备对目标视频进行一系列处理，最终确定目标对象的连带反应程度，其效率较高，对观察者的依赖性大大降低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116400812B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310653763.5
申请日：2023-06-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F3/01 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于表面肌电信号的应急救援手势识别方法及装置，涉及动作识别技术领域，该方法包括：通过对用户执行应急救援手势动作过程中产生的多通路表面肌电信号进行预处理，得到多个通路的表面肌电信号时频图；将所述多个通路的表面肌电信号时频图输入双阶段手势识别模型，得到所述双阶段手势识别模型输出的手势类别识别结果和手势动作识别结果；其中，所述双阶段手势识别模型用于对输入的多通路表面肌电信号时频图识别出手势类别后，再根据手势类别的识别结果进行手势动作的识别。从而可以显著提高手势识别的精准度。
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公开(公告)号：CN115116143A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202211051271.0
申请日：2022-08-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及运动捕捉技术领域，提供一种运动捕捉方法、装置、系统、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取双目摄像头拍摄得到的第一图像序列和第二图像序列；基于第一图像序列和第二图像序列中同一时刻的图像中各反光标记球的二维坐标，确定各时刻下的各反光标记球的三维坐标；基于各时刻下的各反光标记球的三维坐标之间的变化，划分步态周期；基于任一步态周期中脚与地面接触时刻下各反光标记球的三维坐标，确定任一步态周期中人体矢状面的位置；确定待检测人员在任一步态周期中矢状面上的关节角度。本发明实施例提供的运动捕捉方法、装置、系统、电子设备和存储介质，成本低，操作简单，可移动性强，有助于提高在临床上的普及度。
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公开(公告)号：CN114141369B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202111222314.2
申请日：2021-10-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了痉挛程度计算的方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取患者的动力学特征以及电生理学特征；将动力学特征以及电生理学特征输入至训练好的痉挛程度计算模型，得到痉挛程度计算结果；其中，训练好的痉挛程度计算模型为利用不同患者的动力学特征、电生理学特征以及对应的痉挛程度标签进行训练后得到。本发明针对患者患侧肢体在被动牵拉运动中的动力学特征以及电生理学特征，通过痉挛程度计算模型对造成痉挛症状的神经成分和非神经成分进行独立分析，实现对患者痉挛程度的全面客观分析。
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公开(公告)号：CN113555091A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202111108856.7
申请日：2021-09-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于医学图像分类技术领域，具体涉及一种基于帕金森sMRI影像的病情分类系统、方法、装置，旨在解决现有的病情分类单一的使用CNN或GCN模型，导致分类精度、鲁棒性差以及GCN大多利用手动选取特征构建图数据而造成的局限性问题。本发明系统包括：数据获取模块、特征提取模块、图表征构建模块、图表征更新模块、特征恢复模块、特征分类模块。本发明提升了病情分类的精度、鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107993720A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711382244.0
申请日：2017-12-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本公开提供了一种基于深度相机和虚拟现实技术的康复功能评定装置和方法，该装置包括：深度相机、数据处理模块、显示模块，将深度相机采集的关节动作的深度图像信息输送至数据处理模块作以下处理：提取关节点三维坐标，根据该关节点三维坐标计算关节角相关参数，以及结合该关节角相关参数，作出关节运动能力评价，该数据处理模块还包括虚拟现实训练子模块，用于将连续采集的深度图像转化为虚拟模型图像，并在显示模块中显示。并进一步提供了康复功能评定方法。本公开实现了康复功能评定的量化和自动化，整个过程不需要其他人员参与，患者根据指示即可完成，省时省力，节省人工，节省成本，并可以在家庭等场合使用。
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