[发明专利]一种脊柱侧弯检测模型的生成方法和计算机设备

权利要求书

1.一种脊柱侧弯检测模型的生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取训练数据，将所述训练数据输入初始神经网络，以得到所述训练数据对应的预测结果，其中，所述训练数据包括一个训练样本在行进过程中多个时刻的行进参数和所述训练样本对应的真实结果；

根据所述真实结果和所述预测结果，调整所述初始神经网络的参数，并继续执行将所述训练数据输入初始神经网络，以得到预测结果的步骤，直至满足预设训练条件，以得到已训练的脊柱侧弯检测模型;

所述行进参数包括：所述训练样本在行进过程中的站立持续时间、每个时刻的臂长和腿长，以及所述训练样本在行进过程中每两个相邻时刻的关节运动角度、行进速率；

所述获取训练数据，包括：

采集一个训练样本在行进过程中每一时刻的关节点的空间坐标；

根据所述训练样本在行进过程中每一时刻的关节点的空间坐标，得到所述训练样本在行进过程中的站立持续时间、每个时刻的臂长和腿长，以及所述训练样本在行进过程中每两个相邻时刻的关节运动角度、行进速率;

所述根据所述训练样本在行进过程中每一时刻的关节点的空间坐标，得到所述训练样本在行进过程中的站立持续时间、每个时刻的臂长和腿长，以及所述训练样本在行进过程中每两个相邻时刻的关节运动角度、行进速率，包括：

根据所述训练样本在行进过程中每一时刻的关节点的空间坐标，得到所述训练样本在行进过程中的站立持续时间；

对于行进过程中的一个时刻，根据所述训练样本在该时刻的关节点的空间坐标，得到该训练样本在该时刻的臂长和腿长；

根据所述训练样本在该时刻的关节点的空间坐标，以及该时刻的前一时刻的关节点的空间坐标，得到两个相邻时刻的关节运动角度、行进速率；

所述关节运动角度为肩关节运动角度；

所述行进过程中的一个时刻作为第一时刻，该时刻的前一时刻作为第二时刻；

获取第一时刻对应的深度图像中肘关节、肩关节和颈椎的空间坐标，并根据所述第一时刻的肘关节、肩关节和颈椎的空间坐标计算第一时刻的肘关节到肩关节的直线距离、肩关节到颈椎的直线距离以及肘关节到颈椎的直线距离，根据所述第一时刻的三个直线距离计算所述第一时刻的肩关节的角度；

获取第二时刻对应的深度图像中肘关节、肩关节和颈椎的空间坐标，并根据所述第二时刻的肘关节、肩关节和颈椎的空间坐标计算第二时刻的肘关节到肩关节的直线距离、肩关节到颈椎的直线距离以及肘关节到颈椎的直线距离，根据所述第二时刻的三个直线距离计算所述第二时刻的肩关节的角度；

根据所述第一时刻的肩关节的角度、所述第二时刻的肩关节的角度以及所述第一时刻和所述第二时刻的时间间隔，得到该训练样本在两个相邻时刻的关节运动角度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集一个训练样本在行进过程中每一时刻的关节点的空间坐标，包括：

在所述训练样本的行进过程中的每一时刻，通过三维立体相机拍摄所述训练样本，以得到所述训练样本在每一时刻的深度图像；

根据所述每一时刻的深度信息，得到每一时刻的关节点的空间坐标。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练样本在行进过程中每一时刻的关节点的空间坐标，得到所述训练样本在行进过程中的站立持续时间，包括：

获取所述关节点的空间坐标低于预设值的各持续时间；

将所述各持续时间相加，以得到所述站立持续时间。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述真实结果和所述预测结果，调整所述初始神经网络的参数，并继续执行将训练数据输入初始神经网络，以得到预测结果的步骤，直至满足预设训练条件，以得到已训练的脊柱侧弯检测模型，包括：

根据所述真实结果和所述预测结果计算损失值；

根据所述损失值调整所述初始神经网络的参数，并继续执行将训练数据输入初始神经网络，以得到预测结果的步骤，直至满足预设训练条件，以得到已训练的脊柱侧弯检测模型。