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公开(公告)号：CN117752328A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410042889.3
申请日：2024-01-11
Applicant: 河北农业大学
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的轻量级病理步态分析方法，涉及计算机视觉技术领域。该分析方法包括：采集侧视图步态的彩色图像序列，对彩色图像序列进行自动周期划分，生成新的侧视图步态模板FEI，作为深度学习网络的输入数据集；选择MoileNetv2为基础算法，引入改进注意力机制ICBAM模块，对MobileNetv2卷积网络提取的卷积特征图进行关注，以降低图像中无关信息的权重，减少信息冗余，使空间注意和通道注意力不受先后顺序的影响；设计新的定制头部，采用深度可分离卷积替换原全局平均池化层，使得深度网络能更好保留通道和空间信息，增强模型的特征表达能力和泛化能力，提高病理步态的识别精度，并通过消融实验和模块对比实验，分析和评估改进模型的性能。
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