[发明专利]一种基于深度图像与骨骼数据多特征融合的功能性肢体康复训练检测方法有效
| 申请号： | 201810504966.7 | 申请日： | 2018-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN108875586B | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 侯振杰;莫宇剑;林恩;许艳;夏宇杰;王涛;林锦雄 | 申请（专利权）人： | 常州大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 213164 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于深度图像与骨骼数据多特征融合的功能性肢体康复训练检测方法，该方法包括以下步骤：使用Kinect设备获取人体的深度图像和骨骼图像；提取深度图像的运动特征F |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 图像 骨骼 数据 特征 融合 功能 肢体 康复训练 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度图像与骨骼数据的多特征融合的功能性肢体康复训练检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)使用Kinect设备获取人体的深度图像和骨骼图像；(2)提取深度图像的运动特征FD；(3)统一骨骼节点的坐标系；(4)计算骨骼图的运动节点；(5)将运动节点通过计算转换为轨迹；(6)提取底层骨骼特征FB；(7)对底层骨骼特征FB进行变换得到骨骼特征FS；(8)深度特征FD与骨骼特征FS进行权重融合得到识别分类模型；(9)根据模型判断当前行为是否为训练康复运动，进行相应的操作。
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