[发明专利]一种基于改进LSTM模型的动作预估评定方法在审
申请号: | 202011083996.9 | 申请日: | 2020-10-12 |
公开(公告)号: | CN112149613A | 公开(公告)日: | 2020-12-29 |
发明(设计)人: | 谢谭;李胜云;邰海军;曾凡;柯钦瑜;蒋伟 | 申请(专利权)人: | 萱闱(北京)生物科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 郑州明华专利代理事务所(普通合伙) 41162 | 代理人: | 高丽华 |
地址: | 100010 北京市东城区王府井*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 改进 lstm 模型 动作 预估 评定 方法 | ||
一种基于改进LSTM模型的动作预估评定方法,它包括如下步骤:步骤一,采集T‑1时刻的人体姿态节点的17个数据点,经过姿态预测模型,输出下一时刻人体姿态的预测值;步骤二,T时刻视频帧经过HRNet,输出人体姿态的观测数据;步骤三,将T时刻人体姿态的观测数据与人体姿态节点预测数据,经过无迹卡尔曼滤波器滤波,得到精度更高的T时刻人体姿态节点数据。本发明根据所获得的实时的按压深度、按压部位和按压频率,绘制动态曲线图,从而可以识别并预测按压动作。而且增加注意力机制模型,使得改进后的HRNet用于心肺复苏按压动作过程中的人体姿态检测,以及为心肺复苏医学考核中假人胸部,头部等实例分割模型提供精确的主干网络,提高了模型的检测精度。
技术领域
本发明涉及一种改进型算法,具体地说是涉及一种基于改进LSTM模型的动作预估评定方法。
背景技术
心脏骤停严重威胁人们的生命健康,开展优质的心肺复苏(CPR,cardiopulmonary resuscitation)可显著提升患者存活率,同时也是挽救患者生命的重要手段。美国心脏协会(AHA, American Heart Association)和国际复苏联络委员会(ILCOR,International Liaision Committee on Resuscitation)将高质量的心肺复苏术作为复苏的核心。目前常规的心肺复苏训练、考核方式为应用医学模拟人并由裁判打分评判。这样做存在几个弊端,比如考官评判主观性强,不够客观;在考核评判过程中考生具体的按压深度、频率等均依赖模拟人本身的质量条件,考官很难评判;训练过程中学员需要考官时时监督配合来纠正和提高自身的操作,大量消耗培训和考核的人力成本等等。
现有技术在获取了考生的按压图像之后,由于按压动作是一个动态过程,无法根据按压图像判断考生按压姿态是否合格,这就给自动评判带来了困难。
同时,由于按压动作是一个动态过程,动作是连贯性的,所以在识别当前动作姿态的同时,预估下一时刻的动作状态是非常重要的。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:提供一种基于改进LSTM模型的动作预估评定方法。
为解决上述技术问题,本发明采用以下技术方案:
一种基于改进LSTM模型的动作预估评定方法,其特征在于:它包括如下步骤:
步骤一,采集T-1时刻的人体姿态节点的17个数据点,经过姿态预测模型,输出下一时刻人体姿态的预测值,即T时刻人体姿态节点预测数据;
步骤二,T时刻视频帧经过HRNet,输出人体姿态的观测数据;
步骤三,将T时刻人体姿态的观测数据与人体姿态节点预测数据,经过无迹卡尔曼滤波器UKF滤波,得到精度更高的T时刻人体姿态节点数据。
所述姿态预测模型包括如下步骤:
(1),实时获取心肺复苏按压过程中的视频帧;
(2),根据不同视频帧之间的相互关系,加入注意力机制,设i时刻的视频帧所提取的骨姿态节点为xi,按压动作状态为hiprev,则
其中Qi和Ri为实现骨姿态节点为xi和按压动作状态为hiprev交互所设置的矩阵,σ代表Sigmoid函数,r为超参数,表示采用多少帧图片所提取的特征;
(3),对LSTM模型进行改进,改进的模型如下:
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