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题名基于三维姿态估计的智能康复运动检测系统应用研究
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作者
张堃
张鹏程
陈孝豪
张彬
华亮
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机构
南通大学电气与自动化学院
苏州市体育专业运动队管理中心
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出处
《仪器仪表学报》
北大核心
2025年第6期181-193,共13页
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基金
江苏省研究生实践创新项目(KYCX25_3747)资助。
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文摘
在康复运动场景中,运动输入通常是视频序列,基于主流的2D人体姿态估计方法和深度相机进行的伪3D方案无法对视频中的骨骼点测距,影响最终评估效果。为了解决这个问题,提出一种针对视频的序列到序列3D帧聚焦姿态识别方法用于康复评估。其目的是从最原始的二维噪声场景中直接提取更全面、更详细的三维坐标信息,并基于这些信息进行运动序列分析。该方法采用四支路流式变换器,能够捕获长序列时间与空间之间的交互关系,同时分别对原始2D输入进行时序与空间处理。这四支路信息通过可学习比例参数进行整合,并通过一个额外模块,结合空间编码器和增强型时间解码器获得最终输出。所提方法在Human 3.6M数据集上的表现优于最先进方法,平均关节位置误差仅为14.4 mm,三维姿态坐标误差最低,证明了所提主干架构能够有效处理更复杂的康复运动视频序列任务,同时在实际康复视频序列的对比实验也验证了本方法的有效性。此外,基于先进的人体姿态估计方法,研发了一种新颖的多维度智能康复运动评估分析系统,能够对人体各个关节120个动作进行运动指标估计,已进入临床验证阶段,并完成2000余例病人测试,平均准确率93.2%。
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关键词
序列到序列
ffpose算法
四支路流式变换器
可学习比例参数
无接触式
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Keywords
sequence-to-sequence
ffpose algorithm
quadruple-stream Transformer
learnable scaling parameters
contactless
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分类号
TH701
[机械工程—精密仪器及机械]
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