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公开(公告)号：CN110046675A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910337860.7
申请日：2019-04-25
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的卷积神经网络的下肢运动能力评估方法，包括以下步骤：获取受试者步态过程中的步态视频图像和人体骨骼关节位置信息；对步态视频图像生成深度数据并通过双边滤波法进行二值化处理，从而获得步态轮廓图像；利用空间向量法计算膝关节角度；利用改进的卷积神经网络提取步态轮廓图像的步态轮廓特征；将步态轮廓特征与膝关节角度串联成并进行归一化，再用核主成分分析法对特征进行特征降维，再建立下肢运动能力评估指标，对受试者进行下肢运动能力评估。本方法利用在传统的卷积神经网络中加入了空间金字塔池化层和COCOB优化算法的改进的卷积神经网络自动提取视频图像特征，大大降低了复杂性，提高了评估准确性。
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