公开(公告)号：CN111860103A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010390890.7

申请日：2020-05-11

申请人： 重庆大学 ,  重庆医科大学

发明人： 余娟 ,  王兵凯 ,  孔航 ,  何伟 ,  葛学人 ,  杨文凯 ,  李文沅 ,  杨知方 ,  吕洋

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开一种基于Tensorflow目标检测的动作识别方法，主要步骤为：1)获取含有人体姿态和目标物体的视频流，并分解为若干帧图像；2)构造卷积神经网络，并训练得到目标物体识别模型；3)利用目标物体识别模型框选出每帧图像中的目标物体，并为矩形框打上类别标签；4)基于矩形框的左上角归一化坐标(xmin_nor,ymin_nor)、右下角归一化坐标值(xmax_nor,ymax_nor)确定目标物体坐标；5)对目标物体坐标进行处理；6)建立动作识别模型；7)将处理后的矩形框坐标输入到动作识别模型中，对人体姿态进行识别。本发明基于对坐标数据进行欧氏距离、相对位置提取的方法，实现了动作识别模型的建立，通过设置阈值和时序条件分析多个视频帧数据快速准确完成了动作识别。

公开(公告)号：CN111652076A

公开(公告)日：2020-09-11

申请号：CN202010390863.X

申请日：2020-05-11

申请人： 重庆大学 ,  重庆医科大学

发明人： 余娟 ,  孔航 ,  葛学人 ,  王兵凯 ,  王子石 ,  李文沅 ,  杨知方 ,  余维华

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G16H50/20 ,  G16H50/30

摘要： 本发明公开一种面向AD量表理解能力测试的姿态自动识别系统，主要包括视频流获取模块、人体关键点二维坐标提取模块、目标物体顶点二维坐标提取模块、预处理模块、姿态识别模块和数据库。本发明对AD量表中的指定动作完成情况建立了评价数学模型，基于OpenPose提取人体骨架的坐标点，配合使用了基于图像形态学处理的纸张定位算法，完成了受试者动作完成情况的评估。

公开(公告)号：CN111652287A

公开(公告)日：2020-09-11

申请号：CN202010390856.X

申请日：2020-05-11

申请人： 重庆大学 ,  重庆医科大学

发明人： 杨知方 ,  余维华 ,  王兵凯 ,  何伟 ,  葛学人 ,  孔航 ,  张文博 ,  李文沅 ,  余娟 ,  吕洋

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06K9/38 ,  G06K9/46 ,  G06T5/00 ,  G06T7/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了基于卷积深度神经网络的AD量表手绘交叉五边形分类方法，步骤为：1)获取若干带有手绘交叉五边形的图像，并进行预处理；2)对预处理后的图像进行增强，并打上评估标签；以增强后的图像和评估标签建立训练数据集；3)建立卷积深度神经网络；4)将训练数据集输入到卷积深度神经网络中，利用随机梯度下降算法对卷积深度神经网络进行训练，得到手绘交叉五边形评估模型；5)将待分类图像输入到手绘交叉五边形评估模型中，获取待分类图像的评估标签，完成手绘交叉五边形的评估。本发明提出一种基于卷积深度神经网络的AD量表手绘交叉五边形分类方法，有效提高了卷积深度神经网络评分的准确率。