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申请/专利权人：同济大学
申请日：2024-02-06
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298255A
主分类号：G06V10/774
分类号：G06V10/774;G06V20/40;G06V40/10;G06V10/44;G06V40/20;G06T17/00;G06T19/20;A61B5/11
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明涉及一种基于运动重建的跌倒检测的仿真IMU训练数据生成方法、跌倒检测方法及装置，其中生成方法包括：步骤S1：对视频片段进行跌倒状态标注；步骤S2：得到各人体关键点的二维坐标；步骤S3：得到各关键点的三维坐标；步骤S4：基于存在先验角度的关节生成先验角度值序列；步骤S5：将对应于所述关节的模拟角度的仿真骨骼模型作为当前时刻的姿态识别结果；步骤S6：计算各测量部位的三轴加速度和速度，连同对应的跌倒状态标注结果，作为仿真IMU训练数据。与现有技术相比，本发明实现了跨模态数据生成，从视频到惯性测量单元，从而有效地解决了传统IMU数据集受限和实验范式不一致的问题。
主权项：1.一种基于运动重建的跌倒检测的仿真IMU训练数据生成方法，其特征在于，包括：步骤S1：获取多摄像头系统录制的受试者的运动视频片段，并对视频片段进行跌倒状态标注；步骤S2：分别对各运动视频片段的每一帧进行关键点提取，得到各人体关键点的二维坐标；步骤S3：基于同一时刻由各摄像头拍摄的视频帧的关键点提取结果，进行合成，得到各关键点的三维坐标；步骤S4：根据运动视频片段的动作类型依次判断各关节是否存在先验角度，并基于存在先验角度的关节生成先验角度值序列；步骤S5：调节仿真骨骼模型中各关节的角度，得到各关键点的仿真坐标，以各关键点的仿真坐标和三维坐标的误差最小，以及各关节仿真角度和先验角度的误差最小为优化目标，得到仿真骨骼模型中各关节的模拟角度，并将对应于所述关节的模拟角度的仿真骨骼模型作为当前时刻的姿态识别结果；步骤S6：根据运动视频片段各时刻的姿态识别结果，计算各测量部位的三轴加速度和速度，连同对应的跌倒状态标注结果，作为对应于该运动视频片段的仿真IMU训练数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 基于运动重建的跌倒检测的仿真IMU训练数据生成方法、跌倒检测方法及装置
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