基于机器视觉建立冻结步态识别模型的方法
基本信息
| 申请号 | CN202111342992.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114098714A | 公开（公告）日 | 2022-03-01 |
| 申请公布号 | CN114098714A | 申请公布日 | 2022-03-01 |
| 分类号 | A61B5/11（2006.01）I;A61B5/00（2006.01）I;G06V20/40（2022.01）I;G06V40/20（2022.01）I;G16H50/20（2018.01）I;G16H50/30（2018.01）I | 分类 | 医学或兽医学；卫生学; |
| 发明人 | 邹海强;陈绣君;李文丹;凌云;陈仲略;任康 | 申请（专利权）人 | 深圳市臻络科技有限公司 |
| 代理机构 | 深圳市深弘广联知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 向用秀 |
| 地址 | 518000广东省深圳市南山区粤海街道粤兴三道9号华中科技大学深圳产学研基地A座第八层A805、A806 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于机器视觉建立冻结步态识别模型的方法，包括以下步骤：S1:让受试者进行步态实验并进行视频录制；S2:对受试者的试验视频中的人体骨架的关键点位置信号进行提取，完成2D人体运动感知；S3:根据2D人体运动感知，构建多组识别模型，识别模型包括动作识别模型、直行FoG识别模型和转身FoG识别模型。S4:以LOSO方法评估建立的识别模型进行算法评估，本发明采用机器视觉技术，对视频信息进行提取，采用基于Openpose的RGB技术提取人体的运动特征，并开发了一种分割动作阶段识别FoG的端到端FoG识别模型，从而对帕金森的早期筛查具有重要的意义。 |
