本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)公開(kāi)了基于深度學(xué)習(xí)的步態(tài)識(shí)別矯治方法及系統(tǒng)，屬于步態(tài)識(shí)別與矯正技術(shù)領(lǐng)域，其具體包括：采集行人行走時(shí)的步態(tài)視頻數(shù)據(jù)，對(duì)采集到的步態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，篩選出行人行走時(shí)步長(zhǎng)最大的圖像數(shù)據(jù)，訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)步態(tài)識(shí)別模型，并將篩選出的行人行走時(shí)步長(zhǎng)最大的圖像數(shù)據(jù)輸入深度學(xué)習(xí)步態(tài)識(shí)別模型中，進(jìn)行步態(tài)識(shí)別，對(duì)識(shí)別出的步態(tài)與規(guī)范步態(tài)進(jìn)行對(duì)比，并篩選出行走時(shí)步態(tài)異常圖像，根據(jù)異常的行走步態(tài)情況，設(shè)計(jì)相應(yīng)的矯治方法，并對(duì)設(shè)計(jì)的矯治方法的效果進(jìn)行評(píng)估，通過(guò)對(duì)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的特征提取，制定健康步態(tài)的約束條件，精準(zhǔn)的判定出異常圖像及異常位置，制定步態(tài)矯正計(jì)劃，定期對(duì)矯正效果進(jìn)行再評(píng)估和調(diào)整。定期對(duì)矯正效果進(jìn)行再評(píng)估和調(diào)整。定期對(duì)矯正效果進(jìn)行再評(píng)估和調(diào)整。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
基于深度學(xué)習(xí)的步態(tài)識(shí)別矯治方法及系統(tǒng)
[0001]本專(zhuān)利技術(shù)屬于步態(tài)識(shí)別與矯正
，具體的說(shuō)是基于深度學(xué)習(xí)的步態(tài)識(shí)別矯治方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
[0002]現(xiàn)代社會(huì)的快速發(fā)展對(duì)人體身份識(shí)別提出了更高的要求，傳統(tǒng)的生物識(shí)別特征容易受到識(shí)別距離、配合接觸性等因素的影響，極大地限制了應(yīng)用場(chǎng)景的推廣。人體步態(tài)作為一種新型生物識(shí)別特征，具有偽裝難度大、作用距離遠(yuǎn)、無(wú)需配合接觸等優(yōu)勢(shì)，能夠很好地彌補(bǔ)現(xiàn)有生物識(shí)別技術(shù)的不足。然而現(xiàn)有的步態(tài)識(shí)別算法大多采用基于輪廓匹配的方法，容易受到觀測(cè)角度、人體攜帶物等因素的影響，導(dǎo)致算法魯棒性不強(qiáng)。
[0003]相關(guān)技術(shù)的步態(tài)識(shí)別是通過(guò)采集一段行走的視頻圖像序列，并提取特征步，運(yùn)用人體三維生物運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，但是，由于序列圖像的數(shù)據(jù)量較大，因此步態(tài)識(shí)別的計(jì)算復(fù)雜性比較高，處理起來(lái)也比較困難。
[0004]如授權(quán)公告號(hào)為CN107506684B的中國(guó)專(zhuān)利公開(kāi)了一種步態(tài)識(shí)別方法及裝置，其中，該方法包括：采集指定對(duì)象在多種預(yù)定場(chǎng)景下運(yùn)動(dòng)時(shí)的步態(tài)數(shù)據(jù)，其中，所述步態(tài)數(shù)據(jù)包括：步頻信息、步長(zhǎng)信息、和加速度信息；根據(jù)所述指定對(duì)象在所述多種預(yù)定場(chǎng)景下的所述步頻信息、所述步長(zhǎng)信息、以及所述加速度信息計(jì)算得到所述指定對(duì)象的步態(tài)模型數(shù)據(jù)；判斷所述步態(tài)模型數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)中的預(yù)存模型數(shù)據(jù)是否匹配。通過(guò)該專(zhuān)利技術(shù)，解決了相關(guān)技術(shù)中進(jìn)行步態(tài)識(shí)別時(shí)過(guò)于復(fù)雜問(wèn)題。
[0005]如授權(quán)公告號(hào)為CN103473539B的中國(guó)專(zhuān)利公開(kāi)了一種步態(tài)識(shí)別方法和裝置，屬于模式識(shí)別
該方法包括訓(xùn)練樣本視頻圖像得到步態(tài)碼本，獲取待辨識(shí)人行走的前景圖像序列，提取前景圖像序列的方向梯度直方圖特征，根據(jù)訓(xùn)練生成的步態(tài)碼本以及方向梯度直方圖特征，生成稀疏編碼特征，根據(jù)稀疏編碼特征，得到待辨識(shí)人的身份。當(dāng)待辨識(shí)人在視頻部分幀中被遮擋，或者待辨識(shí)人在視頻中只出現(xiàn)了很短的時(shí)間，本專(zhuān)利技術(shù)的步態(tài)識(shí)別方法和裝置也可以準(zhǔn)確的識(shí)別出待辨識(shí)人的身份。
[0006]以上專(zhuān)利均存在以下問(wèn)題：未考慮人體運(yùn)動(dòng)時(shí)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)位置信息，也無(wú)法判斷是哪一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)位置出現(xiàn)了異常，從而不能針對(duì)性的制定出合適的矯正計(jì)劃。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
[0007]針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本專(zhuān)利技術(shù)提出了基于深度學(xué)習(xí)的步態(tài)識(shí)別矯治方法及系統(tǒng)，包括：采集行人行走時(shí)的步態(tài)視頻數(shù)據(jù)，對(duì)采集到的步態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，篩選出行人行走時(shí)步長(zhǎng)最大的圖像數(shù)據(jù)，訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)步態(tài)識(shí)別模型，并將篩選出的行人行走時(shí)步長(zhǎng)最大的圖像數(shù)據(jù)輸入深度學(xué)習(xí)步態(tài)識(shí)別模型中，進(jìn)行步態(tài)識(shí)別，對(duì)識(shí)別出的步態(tài)與規(guī)范步態(tài)進(jìn)行對(duì)比，并篩選出行走時(shí)步態(tài)異常圖像，根據(jù)異常的行走步態(tài)情況，設(shè)計(jì)相應(yīng)的矯治方法，并對(duì)設(shè)計(jì)的矯治方法的效果進(jìn)行評(píng)估，通過(guò)對(duì)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的特征提取，并制定健康步態(tài)的約束條件，精準(zhǔn)的判定出異常圖像及異常位置，并根據(jù)異常圖像及異常位置精準(zhǔn)的制定
步態(tài)矯正計(jì)劃，并定期對(duì)矯正效果進(jìn)行再評(píng)估和調(diào)整，根據(jù)評(píng)估結(jié)果，實(shí)時(shí)調(diào)整治療計(jì)劃和訓(xùn)練方法。
[0008]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專(zhuān)利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：
[0009]基于深度學(xué)習(xí)的步態(tài)識(shí)別矯治方法，包括：
[0010]步驟S1：采集行人行走時(shí)的步態(tài)視頻數(shù)據(jù)；
[0011]步驟S2：對(duì)采集到的步態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，篩選出行人行走時(shí)步長(zhǎng)最大的圖像數(shù)據(jù)；
[0012]步驟S3：訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)步態(tài)識(shí)別模型，并將篩選出的行人行走時(shí)步長(zhǎng)最大的圖像數(shù)據(jù)輸入模型中，進(jìn)行步態(tài)識(shí)別；
[0013]步驟S4：對(duì)識(shí)別出的步態(tài)與規(guī)范步態(tài)進(jìn)行對(duì)比，并篩選出行走時(shí)步態(tài)異常圖像；
[0014]步驟S5：根據(jù)異常的行走步態(tài)情況，設(shè)計(jì)相應(yīng)的矯治方法，并對(duì)設(shè)計(jì)的矯治方法的效果進(jìn)行評(píng)估。
[0015]具體的，所述步驟S2中的預(yù)處理包括：去噪和篩選行人行走時(shí)步長(zhǎng)最大的圖像。
[0016]具體的，所述步驟S3的具體步驟為：
[0017]步驟S301：將標(biāo)注好的規(guī)范步態(tài)圖像數(shù)據(jù)輸入深度學(xué)習(xí)步態(tài)識(shí)別模型中，設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)；
[0018]步驟S302：進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，得到深度學(xué)習(xí)步態(tài)識(shí)別模型的輸出結(jié)果，將深度學(xué)習(xí)步態(tài)識(shí)別模型的輸出結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽進(jìn)行標(biāo)膠，計(jì)算模型損失函數(shù)的值；
[0019]步驟S303：根據(jù)參數(shù)的梯度來(lái)更新深度學(xué)習(xí)步態(tài)識(shí)別模型的參數(shù)值，直至損失函數(shù)的值達(dá)到收斂時(shí)為止；
[0020]步驟S304：將篩選出的行人行走時(shí)步長(zhǎng)最大的圖像數(shù)據(jù)輸入深度學(xué)習(xí)步態(tài)識(shí)別模型中，進(jìn)行步態(tài)識(shí)別，識(shí)別出關(guān)節(jié)特征點(diǎn)。
[0021]具體的，所述識(shí)別出的關(guān)節(jié)特征點(diǎn)包括：左髖關(guān)節(jié)、右髖關(guān)節(jié)、左膝、右膝、左腳踝、右腳踝。
[0022]具體的，所述步驟S4的具體步驟為：
[0023]步驟S401：以未行走時(shí)的左腳踝為原點(diǎn)，建立以左腳踝平行線為x軸，垂直線為y軸，豎直線為z軸的三維坐標(biāo)系，左腳踝的初始坐標(biāo)為(0,0,0)；
[0024]步驟S402：設(shè)定左髖關(guān)節(jié)的坐標(biāo)為(x
zk
,y
zk
,z
zk
)，右髖關(guān)節(jié)的坐標(biāo)為(x
yk
,y
yk
,z
yk
)，左膝的坐標(biāo)為(x
zx
,y
zx
,z
zx
)，右膝的坐標(biāo)為(x
yx
,y
yx
,z
yx
)，左腳踝的坐標(biāo)為(x
zj
,y
zj
,z
zj
)，右腳踝的坐標(biāo)為(x
yj
,y
yj
,z
yj
)，左腿行走的步長(zhǎng)為d
z
，右腿行走的步長(zhǎng)為d
y
；
[0025]步驟S403：計(jì)算行走步態(tài)健康的約束條件，約束條件公式為：
[0026][0027][0028]d
z
,d
y
≤d，
[0029]其中，k表示行走時(shí)左右腿斜率分類(lèi)的最佳閾值，e表示自然對(duì)數(shù)，k1、b1表示左髖關(guān)節(jié)和左腳踝的連線參數(shù)，y1＝k1x+b1表示左髖關(guān)節(jié)和左腳踝的連線，k2、b2表示右髖關(guān)節(jié)和右腳踝的連線參數(shù)，y2＝k2x+b2表示右髖關(guān)節(jié)和右腳踝的連線，d表示行走時(shí)左右腿步長(zhǎng)分類(lèi)的最佳閾值；
[0030]步驟S404：當(dāng)行人行走時(shí)步態(tài)不符合約束條件時(shí)，判定步態(tài)異常，篩選出步態(tài)異常的圖像。
[0031]具體的，所述步驟S5的具體步驟為：
[0032]步驟S501：根據(jù)篩選出的步態(tài)異常圖像，對(duì)異常的步態(tài)進(jìn)行全面評(píng)估和分析，確定矯正的問(wèn)題和目標(biāo)；
[0033]步驟S502：制定步態(tài)矯正的具體治療計(jì)劃，進(jìn)行針對(duì)性的功能訓(xùn)練；
[0034]步驟S503：進(jìn)行步態(tài)轉(zhuǎn)移練習(xí)，訓(xùn)練身體正確的行走方式和姿勢(shì)；
[0035]步驟S504：進(jìn)行動(dòng)態(tài)步態(tài)訓(xùn)練；
[0036]步驟S505：定期對(duì)矯正效果進(jìn)行再評(píng)估和調(diào)整，評(píng)估計(jì)算公式為：
[0037]其中，λ
x...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
【技術(shù)特征摘要】
1.基于深度學(xué)習(xí)的步態(tài)識(shí)別矯治方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1：采集行人行走時(shí)的步態(tài)視頻數(shù)據(jù)；步驟S2：對(duì)采集到的步態(tài)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，篩選出行人行走時(shí)步長(zhǎng)最大的圖像數(shù)據(jù)；步驟S3：訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)步態(tài)識(shí)別模型，并將篩選出的行人行走時(shí)步長(zhǎng)最大的圖像數(shù)據(jù)輸入深度學(xué)習(xí)步態(tài)識(shí)別模型中，進(jìn)行步態(tài)識(shí)別；步驟S4：對(duì)識(shí)別出的步態(tài)與規(guī)范步態(tài)進(jìn)行對(duì)比，并篩選出行走時(shí)步態(tài)異常圖像；步驟S5：根據(jù)異常的行走步態(tài)情況，設(shè)計(jì)相應(yīng)的矯治方法，并對(duì)設(shè)計(jì)的矯治方法的效果進(jìn)行評(píng)估。2.如權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的步態(tài)識(shí)別矯治方法，其特征在于，所述步驟S2中的預(yù)處理包括：去噪和篩選行人行走時(shí)步長(zhǎng)最大的圖像。3.如權(quán)利要求2所述的基于深度學(xué)習(xí)的步態(tài)識(shí)別矯治方法，其特征在于，所述步驟S3的具體步驟為：步驟S301：將標(biāo)注好的規(guī)范步態(tài)圖像數(shù)據(jù)輸入深度學(xué)習(xí)步態(tài)識(shí)別模型中，設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)；所述深度學(xué)習(xí)步態(tài)識(shí)別模型為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的任意一種；步驟S302：進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，得到深度學(xué)習(xí)步態(tài)識(shí)別模型的輸出結(jié)果，將深度學(xué)習(xí)步態(tài)識(shí)別模型的輸出結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽進(jìn)行標(biāo)膠，計(jì)算模型損失函數(shù)的值；步驟S303：根據(jù)參數(shù)的梯度來(lái)更新深度學(xué)習(xí)步態(tài)識(shí)別模型的參數(shù)值，直至損失函數(shù)的值達(dá)到收斂時(shí)為止；步驟S304：將篩選出的行人行走時(shí)步長(zhǎng)最大的圖像數(shù)據(jù)輸入深度學(xué)習(xí)步態(tài)識(shí)別模型中，進(jìn)行步態(tài)識(shí)別，識(shí)別出關(guān)節(jié)特征點(diǎn)。4.如權(quán)利要求3所述的基于深度學(xué)習(xí)的步態(tài)識(shí)別矯治方法，其特征在于，所述識(shí)別出的關(guān)節(jié)特征點(diǎn)包括：左髖關(guān)節(jié)、右髖關(guān)節(jié)、左膝、右膝、左腳踝、右腳踝。5.如權(quán)利要求4所述的基于深度學(xué)習(xí)的步態(tài)識(shí)別矯治方法，其特征在于，所述步驟S4的具體步驟為：步驟S401：以未行走時(shí)的左腳踝為原點(diǎn)，建立以左腳踝平行線為x軸，垂直線為y軸，豎直線為z軸的三維坐標(biāo)系，左腳踝的初始坐標(biāo)為(0,0,0)；步驟S402：設(shè)定左髖關(guān)節(jié)的坐標(biāo)為(x
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,y
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zk
)，右髖關(guān)節(jié)的坐標(biāo)為(x
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)，左膝的坐標(biāo)為(x
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)，右膝的坐標(biāo)為(x
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)，左腳踝的坐標(biāo)為(x
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)，右腳踝的坐標(biāo)為(x
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yj
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yj
)，左腿行走的步長(zhǎng)為d
z
，右腿行走的...
【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：蔣賢維，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：南京特殊教育師范學(xué)院，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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