一种针对步态的脊柱侧弯的识别方法及系统

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一种针对步态的脊柱侧弯的识别方法及系统
申请号:CN202411906910
申请日期:2024-12-24
公开号:CN119338833B
公开日期:2025-03-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种针对步态的脊柱侧弯的识别方法及系统,涉及计算机视觉技术领域,包括:步骤1:采集图片数据集;步骤2:构建引入注意力机制的CNN网络模型;CNN网络模型包括依次连接的引入注意力机制的多尺度特征提取模块、时间池化模块、聚合模块、空间池化模块、全连接层和输出层;步骤3:采用图片数据集训练CNN网络模型,获得步态识别模型;步骤4:采集视频文件,从视频文件中抽取若干剪影图片,并将所有剪影图片处理为以人像为中心的图片,将处理后的图片转化为Numpy数组,构建待识别步态数据;步骤5:将待识别步态数据输入至步态识别模型中,获得脊柱侧弯识别结果。本发明利用平时走路的步态姿势来判断是否有脊柱侧弯,提高识别准确性。
技术关键词
识别步态 重排特征 识别方法 引入注意力机制 步态识别 图片 融合特征 模型训练模块 多尺度特征提取 识别模块 图像采集模块 特征提取模块 数据 积层 基础 序列 网络模型训练
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