公开(公告)号：CN110490109A

公开(公告)日：2019-11-22

申请号：CN201910733962.0

申请日：2019-08-09

Applicant: 郑州大学

Inventor： 闫航 ,  陈刚 ,  王钦钦 ,  胡北辰 ,  鄂正源 ,  佟瑶 ,  王宗敏

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于单目视觉的在线人体康复动作识别方法。该方法包括建模训练和在线识别，建模训练步骤中包括采集样本、提取特征、构建模型和模型训练四个分步骤，在线识别步骤中包括识别目标、识别特征和识别动作三个分步骤。通过以上步骤，本发明融合姿态估计方法OpenPose与最近邻匹配方法对监控视频流中的目标人体进行识别并生成动作序列，再通过滑动窗口从动作序列中识别检测动作特征，再将检测动作特征输入到经过建模训练得到的检测模型中进行康复动作识别。本发明只需对每帧图像中提取的少数关节点进行处理从而极大地降低了计算成本，模型易于部署，能够适应非理想、嘈杂的环境，在线识别连续的康复动作准确率达90.66％。

公开(公告)号：CN110490109B

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN201910733962.0

申请日：2019-08-09

Applicant: 郑州大学

Inventor： 闫航 ,  陈刚 ,  王钦钦 ,  胡北辰 ,  鄂正源 ,  佟瑶 ,  王宗敏

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/46 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于单目视觉的在线人体康复动作识别方法。该方法包括建模训练和在线识别，建模训练步骤中包括采集样本、提取特征、构建模型和模型训练四个分步骤，在线识别步骤中包括识别目标、识别特征和识别动作三个分步骤。通过以上步骤，本发明融合姿态估计方法OpenPose与最近邻匹配方法对监控视频流中的目标人体进行识别并生成动作序列，再通过滑动窗口从动作序列中识别检测动作特征，再将检测动作特征输入到经过建模训练得到的检测模型中进行康复动作识别。本发明只需对每帧图像中提取的少数关节点进行处理从而极大地降低了计算成本，模型易于部署，能够适应非理想、嘈杂的环境，在线识别连续的康复动作准确率达90.66％。