[发明专利]一种基于OpenPose和双目视觉的健体代偿评估方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于OpenPose和双目视觉的健体代偿评估方法，属于健体代偿评估领域，其方法包括：构建人体运动项目‑运动模式‑代偿健体基本库；利用两个普通RGB相机和OpenPose人体骨骼模型库捕获人体的骨架信息，得到人体各关节点在不同坐标系下的二维坐标；对两个RGB相机进行标定，从而实现两个相机下人体骨骼数据的转换与融合，得到其在世界坐标系下的三维运动数据；根据运动学参数已知的人体运动学模型提取异常运动特征值，并根据异常运动特征值与标准运动特征值的匹配结果，获得包括自由度代偿、活动度代偿和活动协调性代偿三个维度的健体代偿评估结果。本发明有效地降低了评估过程的主观性和随意性，提高了代偿评估的全面性和科学性。

主权项

1.一种基于OpenPose和双目视觉的健体代偿评估方法，其特征在于，包括：/n(1)构建人体运动项目-运动模式-代偿健体基本库；/n所述基本库包括人体运动项目、与所述运动项目对应的运动模式以及与所述运动模式对应的代偿健体；所述代偿健体为人体在进行正常运动项目过程中，引起异常运动的人体部位；/n(2)人体运动数据采集与标定；/n利用分布在不同位置的无标定视觉传感器采集人体运动信息，并将采集的运动信息输入OpenPose人体骨骼模型获取人体的骨架信息，得到人体各关节点在不同坐标系下的二维坐标；/n对两个视觉传感器进行标定，实现不同坐标系下人体各关节点的转换与融合，得到人体在世界坐标系下的三维运动数据；/n(3)构建人体运动学模型；/n根据步骤(1)所述基本库对不同人体分别建立不同训练项目对应的人体运动学模型；所述人体运动学模型包括关节角度、关节角速度及角加速度随人体运动的变化模式；/n根据不同人体在世界坐标系下的三维运动数据，获得能表征其运动模式的运动学模型所对应的运动学参数；/n(4)健体代偿评估；/n根据运动学参数已知的人体运动学模型提取异常运动特征值，根据所述异常运动特征值与标准运动特征值的匹配结果，获得健体代偿评估结果；所述健体代偿评估结果包括自由度代偿、活动度代偿和活动协调性代偿三个维度。/n