摘要
本发明公开了一种多模态位姿评估方法以及装置,属于健康监测领域,通过摄像头采集人体的动态视频,得到视频数据;通过设置于坐垫以及背心的压力传感器采集位姿相关的压力分布数据;通过设置于背心的光纤传感器贴合脊柱测量脊柱的弯曲数据;对数据进行统一时间分辨率以及空间配准,对三种数据进行特征提取,对提取后的特征进行加权融合;设计并训练深度学习模型:将加权融合后的多种特征输入所述深度学习模型,并输出评估结果,通过上述步骤,能够精准评估人在不同场景下的位姿。
技术关键词
训练深度学习模型
光纤传感器
压力传感器
分阶段训练方法
数据
多模态
时间序列曲线
弯曲
评估装置
视频分支
布拉格
人体关键点
错误姿势
坐标系
系统为您推荐了相关专利信息
容错方法
键值
预训练语言模型
多层注意力
重构矩阵
真实图像数据
监督学习方法
学习装置
标签
半监督学习
矿灯系统
多模态数据采集
智能控制模块
区块链存证
针孔摄像头
判定方法
二极管阵列检测器
蒽醌类成分
多元线性回归模型
校正技术