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基于深度学习的计算机视觉体态分析方法

基本信息

申请号	CN201810884943.3	申请日	-
公开（公告）号	CN109674477A	公开（公告）日	2019-04-26
申请公布号	CN109674477A	申请公布日	2019-04-26
分类号	A61B5/11（2006.01）I	分类	医学或兽医学；卫生学;
发明人	李志男; 丁正; 安森文; 李勤	申请（专利权）人	深圳创感科技有限公司
代理机构	-	代理人	-
地址	518052 广东省深圳市南山区南头街桃园路田夏翡翠明珠1C723
法律状态	-

摘要

本发明提供一种基于深度学习的计算机视觉体态分析方法，其基于深度学习的人体骨性关键点自动定位方法，首先定位人体边缘某些关键点，即直接识别点，再基于该直接识别点，定位身体关键点；再次基础上，采用基于人体骨性关键点的异常体态评估方法，通过上述“骨性关键点”与“直接识别点”，对测试者的体态异常程度进行评估；所述体态风险包括：头部前倾、头部侧倾、驼背、高低肩、脊柱侧弯、骨盆侧倾、膝过伸、O型腿、X型腿。本发明通过基于深度学习的计算机视觉技术，利用普通的拍照设备（例如手机）快速的对人体异常体态进行识别、检测。该技术具有诸多领先型，它不但极大提高了体态异常检测功能的快速性、易得性，降低了检测成本，它更排除了操作者的主观因素的干扰，消除了操作者专业知识的门槛限制。