[发明专利]一种基于动作识别的病患辅助系统

说明书

发明公开了一种基于动作识别的病患辅助系统，包括影像采集模块、语音录入模块、数据接收模块、数据处理模块与判定模块；所述影像采集模块用于进行采集影像信息，所述语音录入模块用于采集语音信息，所述数据接收模块用于接收影像信息与语音信息，并将影像信息与语音信息发送到数据处理模块，所述数据处理模块对影像信息进行处理，并进行动作分析得到动作判定结果，所述数据处理模块对影像信息与语音信息进行处理进行身份判定；所述判定模块对动作判定结果进行处理得到最终辅助数据。本发明能够更好的为医生提供病患判定的数据，让该系统更加值得推广使用。

技术领域

本发明涉及动作识别领域，具体涉及一种基于动作识别的病患辅助系统。

背景技术

人体动作识别是近些年来的研究热点，被广泛运用在人机智能交互、虚拟现实和智能监控等领域。在医疗康复领域，使用现有的机器人辅助康复成本高、代价大且需要指定康复地点，而传统的人工康复又出现供不应求的现象。利用动作识别技术的辅助医生进行病患判定的系统成为大势所趋，它通过患者完成指定动作进行动作识别来为医生提供辅助数据，能够为医生提供判定并且的数据。

现有的病患辅助系统，对医生进行辅助作业的效果不够好，不能满足用户使用需求，为医生提供辅助数据的准确性不够高，给病患辅助系统的使用带来了一定的影响，因此，提出一种基于动作识别的病患辅助系统。

发明内容

发明所要解决的技术问题在于：如何解决现有的病患辅助系统，对医生进行辅助作业的效果不够好，不能满足用户使用需求，为医生提供辅助数据的准确性不够高，给病患辅助系统的使用带来了一定的影响的问题，提供了一种基于动作识别的病患辅助系统。

发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，发明包括影像采集模块、语音录入模块、数据接收模块、数据处理模块与判定模块；

所述影像采集模块用于进行采集影像信息，所述语音录入模块用于采集语音信息，所述数据接收模块用于接收影像信息与语音信息，并将影像信息与语音信息发送到数据处理模块，所述数据处理模块对影像信息进行处理，并进行动作分析得到动作判定结果，所述数据处理模块对影像信息与语音信息进行处理进行身份判定；

所述判定模块对动作判定结果进行处理得到最终辅助数据。

优选的，所述影像采集模采集影像信息与动作处理的具体过程如下：

步骤一：进行一次光源标定，再确定空间中物体的位置得到深度图像，以“激光散斑”为光源，激光射到粗糙物或穿透毛玻璃后形成衍射斑点，通过红外摄影机发射激光散斑，红外摄像头分析红外光谱后将散斑信息传给处理芯片，在可视空间内，每隔一定的距离取一个参考面，记录其散斑图案，将这些参考面组合就形成了整个空间的散斑图案，完成了光源标定，由于激光散斑的随机性，空间中每个物体的散斑图案各不相同，将每个物体的散斑图案分别与每个参考面散斑图案做互相关运算，依据运算结果可确定物体的空间位置、形状等，再经过插值运算即可得到场景的三维形状，即深度图像；

步骤二：发现人体：通过对背景和人体的分割，输出人体轮廓，首先着重扫描靠近的区域，该区域极大可能的存在用户，其次逐个像素的扫描以上区域的深度图像，通过计算机图形视觉技术，包括边缘检测、噪声阈值处理、提取目标特征点等技术将人体从背景中分离，最为跟踪到的人体创建“分割遮罩”；

步骤三：识别人体部位：系统汇总不存在存储人体部位与动作姿势相关的匹配模型数据库，通过利用骨骼跟踪学习技术--Exemplar系统进行机器学习识别人体部位，在这一阶段Exemplar系统扫描深度图像的每个像素，并在“随机决策库”中搜索，通过概率推测的方法来判断该像素属于人体的具体部位；

步骤四：识别人体关节：对步骤三的每个部位的像素进行评估，同样利用机器学习，通过近似概率匹配，得到人体部位的关节点，将这些关节点合成整体，形成了人体骨架模型，此时得到的是人体骨骼的三维坐标，需要通过数学处理，将三维坐标转化为显示在屏幕上的二维坐标。