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公开(公告)号:CN114358194B
公开(公告)日:2024-11-19
申请号:CN202210014731.6
申请日:2022-01-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/774 , G06V20/40 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/764
Abstract: 基于姿态跟踪的孤独症谱系障碍异常肢体行为检测方法属视频行为分析技术领域,本发明先对采集到的儿童诊断视频进行预处理,再用重新训练目标检测算法YOLOv3提取视频中所有人的检测框,裁剪得到子图,使用HRNet人体姿态估计方法对子图进行人体关节点检测,并使用OSNet行人重识别网络提取子图的表观特征进行多目标跟踪,得到儿童左右肩、肘、腕的运动轨迹,再对运动轨迹进行运动速度均值和运动速度标准偏差计算,将得到的特征用随机森林算法进行留一交叉验证,最终对分类结果进行综合判断;本发明对儿童左右肩、肘、腕进行运动轨迹检测,比单一的关节检测信息更加全面,提取有关运动速度的两类特征综合判断,从而提升检测的准确率。
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公开(公告)号:CN114358194A
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202210014731.6
申请日:2022-01-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/62 , G06V20/40 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 基于姿态跟踪的孤独症谱系障碍异常肢体行为检测方法属视频行为分析技术领域,本发明先对采集到的儿童诊断视频进行预处理,再用重新训练目标检测算法YOLOv3提取视频中所有人的检测框,裁剪得到子图,使用HRNet人体姿态估计方法对子图进行人体关节点检测,并使用OSNet行人重识别网络提取子图的表观特征进行多目标跟踪,得到儿童左右肩、肘、腕的运动轨迹,再对运动轨迹进行运动速度均值和运动速度标准偏差计算,将得到的特征用随机森林算法进行留一交叉验证,最终对分类结果进行综合判断;本发明对儿童左右肩、肘、腕进行运动轨迹检测,比单一的关节检测信息更加全面,提取有关运动速度的两类特征综合判断,从而提升检测的准确率。
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