基于深度学习的下肢关节活动度步态分析系统

本发明公开了基于深度学习的下肢关节活动度步态分析系统，涉及深度学习分析领域，用于解决逐帧分析图像，导致图像数量较为亢余，降低深度学习模型输出效率的问题，采集正侧面图像关键点匹配系数、图像多样性系数、模型输出效率以及模型关键点提取置信度，代入数据分析模型，得到平衡评估系数，并与预设的平衡阈值进行比对分析，依据比对结果确定所有组别图像的平衡结果，并进行统计其对应的比对结果数量及其对应的平衡评估系数，进行处理分析计算，确定组别图像补充结果，通过分析组别图像内图像中各个区域的关键点，通过长短时记忆网络进行组别图像数量预测分析，得到组别图像数量补充方案，提高计算效率，保障输出结果的准确度。