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公开(公告)号：CN115223250A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202211107295.3
申请日：2022-09-13
Applicant: 东莞理工学院
Abstract: 本申请公开了一种基于多尺度时空分解卷积网络的上肢康复动作识别方法，包括：对上肢康复动作进行采集，获得若干样本视频数据；基于各所述样本视频数据进行视频帧采样，获得若干样本视频帧序列；对各所述样本视频帧序列分别进行混合数据增强处理，获得若干处理后的样本视频帧序列；基于各所述处理后的样本视频帧序列对初始多尺度时空分解卷积网络模型进行模型训练，获得目标多尺度时空分解卷积网络模型；基于所述目标多尺度时空分解卷积网络模型对待识别的目标视频数据进行动作识别，获得动作识别结果。本申请中的方法能够快速、准确地对待识别的目标视频数据进行动作识别，提高了动作识别的效率以及准确度。
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公开(公告)号：CN114159080B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202111486917.3
申请日：2021-12-07
Applicant: 东莞理工学院
Abstract: 本公开涉及一种上肢康复机器人运动意图识别模型训练、识别方法及装置，其中，该方法包括：接收多个表面肌肉信号，通过编码器进行编码等处理得到多个数据数字信号，对每个数据数字信号进行预处理，得到多个目标数据数字信号样本，将每个目标数据数字信号样本输入一一对应的时域卷积网络TCN进行特征提取、拼接、评估得到第一、二评估数据特征向量，然后输入全连接网络进行处理，生成上肢康复机器人运动意图识别模型，本公开采用多流时域卷积网络TCN结构对数据进行分类，并对不同通道特征进行重要性评估，有效利用模型学习到的早期特征与晚期特征，提升了分类效果，极大的提高了患者的主动参与性及上肢康复训练的效果。
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公开(公告)号：CN114159080A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111486917.3
申请日：2021-12-07
Applicant: 东莞理工学院
Abstract: 本公开涉及一种上肢康复机器人运动意图识别模型训练、识别方法及装置，其中，该方法包括：接收多个表面肌肉信号，通过编码器进行编码等处理得到多个数据数字信号，对每个数据数字信号进行预处理，得到多个目标数据数字信号样本，将每个目标数据数字信号样本输入一一对应的时域卷积网络TCN进行特征提取、拼接、评估得到第一、二评估数据特征向量，然后输入全连接网络进行处理，生成上肢康复机器人运动意图识别模型，本公开采用多流时域卷积网络TCN结构对数据进行分类，并对不同通道特征进行重要性评估，有效利用模型学习到的早期特征与晚期特征，提升了分类效果，极大的提高了患者的主动参与性及上肢康复训练的效果。
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