公开(公告)号：CN118334746A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410502083.8

申请日：2024-04-25

Applicant: 贵州大学

Inventor： 何玲 ,  张生瑞 ,  杨观赐 ,  刘丹 ,  章杰 ,  梅娟 ,  贾川 ,  张德超

IPC: G06V40/20 ,  A61B5/11 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了面向老年人行走能力训练的不良姿态检测方法，属于步态检测以及异常检测技术领域，该方法包括步骤：利用深度传感器采集环境以及人体信息；识别下肢二维关键点并映射到三维空间；识别下肢步态特征以及空间特征；构建基于WOA‑BP神经网络的动态阈值检测算法模型；利用基于WOA‑BP神经网络的动态阈值检测模型对人体下肢训练姿势识别判断是否有不良姿态。本发明构建了数据采集平台并建立了下肢正面RGB‑D步态数据集，利用Yolo‑pose识别正面下肢关键点，提出识别步态特征的3D姿态估计模型，能够提示患者纠正不正常姿势，从而降低由此引起的肌肉受伤和锻炼效果不佳的问题。该方法可以有效减少实验成本和计算的压力，同时增强算法的可用性。