基于图正则化损失的半监督式新生儿运动类型预测方法

本发明提供一种基于图正则化损失的半监督式新生儿运动类型预测方法和系统，包括：采集新生儿的肢体动作原始视频，并对所述肢体动作原始视频进行人工分割，得到肢体动作有效视频段；将所述肢体动作有效视频段转化为肢体关节点序列；将所述肢体关节点序列输入到神经网络，获得新生儿的预测动作类别；基于所述预测动作类别与真实类别得到图正则化损失，同时，计算所述神经网络的交叉熵损失和三元损失，将所述图正则化损失、交叉熵损失和三元损失加权求和，得到神经网络的总损失函数；基于所述总损失函数训练所述神经网络，训练好的神经网络用于预测新生儿运动类型。其将图正则化加入损失函数中，改善特征提取效果，有效提升了分类准确率。