[发明专利]一种基于图卷积网络的偏瘫步态分类方法有效
| 申请号： | 201911315237.8 | 申请日： | 2019-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN111104902B | 公开（公告）日： | 2023-03-10 |
| 发明（设计）人： | 郑伟诗;陈禹亘 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/0455 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积网络的偏瘫步态分类方法，包括下述步骤：S1、获取待分析的步态数据，对该步态数据进行预处理；S2、基于图卷积网络构建检测网络模型，并训练该网络模型；S3、将步态数据按关节点结构输入训练好的模型中，得到最后一层的卷积结果；S4、获取最后一层的卷积结果，按特征权重比进行缩放；S5、根据得到的特征缩放结果，在全连接层中进行计算，分别得到该目标是健康人和是偏瘫患者的分。本发明利用图卷积神经网络自动提取关节点数据特征，增强了抗噪性能，使得分类速度和分类精度有大幅度提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 网络 偏瘫 步态 分类 方法 | ||
【主权项】：
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