公开(公告)号：CN115019388A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210550424.X

申请日：2022-05-20

Applicant: 安徽大学

Inventor： 夏懿 ,  唐正伟 ,  陈鹏 ,  章军

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V40/60 ,  G06V10/44 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉公开了一种利用单目摄像头拍摄步态视频全自动步态分析方法，包括以下步骤：利用摄像头拍摄目标行走人物，并获取得到运动视频；将运动视频输入多媒体机器学习模型应用框架中，并识别出人体骨骼关键点的坐标矩阵和标准步态参数；将坐标生成矩阵和标准步态参数输入卷积神经网络中，并得到预测值；根据预测值调整网络参数，并继续训练由卷积神经网络构建的模型；若卷积神经网络的损失函数收敛到最小，且输出预设的预测值，则将坐标矩阵输入卷积神经网络构建的并训练得到模型中，并获取目标人物的步态参数。本申请实现了利用全身的骨骼关键点进行卷积神经网络的训练和步态参数的估计，需要的硬件条件低，提高了效率，以便于大量普及。