检索结果-内蒙古大学图书馆

武汉体育学院学报 2015年第8期49卷 52-56页

作者：漆才杰戴国斌上海体育学院武术学院上海200438

鉴于现行太极(定步)推手主观判分方式缺乏相应的客观性和标准性,在一定程度上影响该项目的发展,本研究针对太极(定步)推手运动对脚步移动、失去重心等评判点,研制一种基于传感技术由"脚部运动的识别"、"手上动作的识别&q... 详细信息

鉴于现行太极(定步)推手主观判分方式缺乏相应的客观性和标准性,在一定程度上影响该项目的发展,本研究针对太极(定步)推手运动对脚步移动、失去重心等评判点,研制一种基于传感技术由"脚部运动的识别"、"手上动作的识别"组成的自动识别系统,分析该系统所需要的功能,提出该系统的总设计和动作识别方案,研究其子系统模块,以服务太极(定步)推手的大众健身和运动竞赛。

关键词：太极推手动作识别系统脚部运动识别手上动作识别

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基于sEMG和IMU信号融合的人体下肢动作识别系统研究

基于sEMG和IMU信号融合的人体下肢动作识别系统研究

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作者：唐浩东北大学

学位级别：硕士

被广泛地应用于外骨骼控制、医疗康复等诸多领域的人体动作识别技术已成为相关领域的研究热点。人体的电生理信号与运动信号蕴含有丰富信息,得益于硬件技术的快速发展,这些信息能被方便的采集、处理与分析。基于这些信息的人体动作识别... 详细信息

被广泛地应用于外骨骼控制、医疗康复等诸多领域的人体动作识别技术已成为相关领域的研究热点。人体的电生理信号与运动信号蕴含有丰富信息,得益于硬件技术的快速发展,这些信息能被方便的采集、处理与分析。基于这些信息的人体动作识别方法被研究人员广泛地研究,但目前的识别方法多忽视了人体肌肉、关节间的关联信息,限制了识别精度的进一步提高。另一方面,随着人机交互需求的增加,可应用于便携移动平台的动作识别系统具有广阔的前景。围绕上述问题,本文以sEMG信号和IMU信号作为数据源,通过构建sEMG信号和IMU信号各自的拓扑图,将图卷积神经网络引入动作识别方法研究之中。基于该动作识别方法,本文搭建出应用于移动平台的动作识别软件系统,并完成了包括起立、坐下、行走、跑步、上楼梯、下楼梯、左转向、右转向与跳跃,共计9种下肢动作的识别。本文的主要研究内容包括:(1)人体下肢动作信号采集与动作识别软件系统。本文结合相关研究理论,确定了人体下肢sEMG信号和IMU信号的采集位点,并通过树莓派、肌电信号调理单元、模数转换模块与惯性测量单元等搭建识别软件运行平台。识别软件采用C\C++语言编写,基于Linux多线程开发,功能包括sEMG信号与IMU信号采集、数据同步、活动段提取与动作识别。(2)数据预处理。针对sEMG信号含有的噪声,本文采用巴特沃斯滤波器、陷波滤波器、频谱插值相结合的方法对其进行软件滤波降噪处理。经硬件滤波后的IMU信号噪声含量少,为最大程度保留其有效信息,不做软件滤波降噪处理。本文结合滑动窗与双阈值,实现了活动段检测方法,完成数据的活动段检测。(3)拓扑图与特征矩阵构建。本文通过计算肌电采集各通道之间的特征相关性,构建sEMG信号的肌肉拓扑网络,通过应用于姿态识别的人体骨骼图构建IMU信号的拓扑骨架图。构建出的拓扑图包含了肌肉、关节采集点间的连接信息。两种拓扑图各自的特征矩阵通过特征工程的方法完成构建。(4)识别算法构建与实验验证。本文结合第三代图卷积理论与拓扑图,构建可应用于sEMG和IMU信号的图卷积网络模型。结合两者信号的差异,本文采用并行GCN分支架构,并选择多层全连接网络作为融合策略,完成了对下肢9种日常动作的识别。通过与多种传统识别算法的识别结果进行对比,并行GCN融合网络架构将人体肌肉、关节间的连接信息纳入考量,具有更高的识别准确率。动作识别软件系统基于该识别架构完善,并进行实时识别验证,达到了预期的识别结果。

关键词：动作识别系统人体骨骼图肌肉拓扑网络图卷积网络融合网络架构

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基于深度学习的家用远程上肢康复动作识别系统

基于深度学习的家用远程上肢康复动作识别系统

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作者：吴荣悦上海体育学院

学位级别：硕士

研究目的:我国是世界上脑卒中发病率较高的国家,其中患者的手部运动功能障碍,致残率达到了100%。故上肢功能康复已成为现代康复医学和医疗工程研究的难点和热点。目前国内针对上肢康复的训练方案多以专业的康复医院为依托,对患者及家属... 详细信息

研究目的:我国是世界上脑卒中发病率较高的国家,其中患者的手部运动功能障碍,致残率达到了100%。故上肢功能康复已成为现代康复医学和医疗工程研究的难点和热点。目前国内针对上肢康复的训练方案多以专业的康复医院为依托,对患者及家属带来经济、生活等多方面压力。为了解决脑卒中患者在传统康复训练过程中存在的经济、生活、心理、康复效果等多方面问题,本文设计出一整套针对患者居家康复的家用上肢康复系统。研究方法:本项目开发的家用远程上肢康复动作识别系统,首先采用Open Pose算法在Open CV平台上进行人体跟踪和识别及关节角度程序设计,开发出关节角度测量模块,并在Open CV平台上开发相应的训练游戏;然后,用Py Qt5工具包将上述模块进行UI封装,开发出相应客户端;最后,采用Django框架和Bootstrap前端框架,开发所需的web模块。以上各个模块间的数据分享,则由My SQL数据库管理系统完成,完成服务器端模块的配置。为了论证出关节角度测量模块设计的可行性和误差源,本文设计了上肢康复系统对关节活动度测量精度的实验。选取一名健康成年人作为受试者,采用两种测量方法——Vicon红外高速运动捕捉系统、家用远程上肢康复动作识别系统——对受试者进行左侧肩关节外展内收、前屈后伸,以及肘关节屈伸三种关节运动角度的外同步测量,并对实验数据加以对比。研究结果:该系统可实现患者居家根据游戏进行康复训练,对反应时长、关节活动度、上肢动作完成度等训练效果均能够实时直观展示,同时实现训练效果数据的记录、保存和上传;训练数据可长期保存并上传云端,便于医师在web端及时查看;清晰掌握患者居家康复进展情况,以便在线指导更为科学、及时。“肩关节外展内收”、“肩关节前屈后伸”、“肘关节屈伸”的组内相关系数(ICC)分别为0.994、0.995和0.990,可初步得出,两种测量方式测得的数据一致性较好。Bland-Altman一致性分析表明,肩关节外展内收采样249个数据点,有6个样本点位于95%一致性界限范围(-13.2,7.5)以外,占比2.4%,两种测量方式差值的均值绝对值为3.1o,误差百分比(两种测量方式最大误差和活动范围的比值)为10.4%;肩关节前屈后伸采样201个数据点,有10个样本点位于95%一致性界限范围(-11.8,6.9)以外,占比4%,两者差值的均值绝对值为2.5o,误差百分比为8.9%;肘关节屈伸采样250个数据点,有9个样本点位于95%一致性界限范围(-4.2,9.5)以外,占比3.6%,两者差值的均值绝对值为2.6o,误差百分比为10.8%。实验数据的进一步分析发现,新系统在进行自动化测量时,会根据不同测量项目,产生某一方向的系统误差。这是由于关节在旋转过程中,二维成像的局限性导致的,详细原因如下:1.自动识别算法的局限性,导致关节点识别不稳定;2.由于关节在旋转过程中,皮肤和肌肉会相对于骨骼在旋转平面内发生一定程度的位移,从而使旋转后采集的关节点不再是旋转之前采集的位置。研究结论:本文设计的基于深度学习的家用远程上肢康复动作识别系统,充分利用并发挥了计算机视觉和便携式硬件设备的优势,能够实现对动作的识别。在上述三种活动中,两种测量方法数据的差值不随测量角度均值的变化而变化,即他们相互独立,超出95%一致性界限范围的数据量均小于5%,一致性程度较好,在康复领域认可的误差范围内。

关键词：脑卒中家用远程上肢康复动作识别系统关节活动度测量精度

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基于深度学习的家用远程上肢康复动作识别系统

基于深度学习的家用远程上肢康复动作识别系统

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第十二届全国体育科学大会

作者：谢军吴荣悦刘翠鲜蒋超上海体育学院

研究目的:我国是世界上脑卒中发病率较高的国家,其中患者的手部运动功能障碍,致残率达到了100%。脑卒中是成年人身体残疾的主要原因。脑卒中患者可能会遭受一些神经损伤,其中85%的人会出现上肢麻痹的症状。此外,上肢和手功能受损是较为... 详细信息

研究目的:我国是世界上脑卒中发病率较高的国家,其中患者的手部运动功能障碍,致残率达到了100%。脑卒中是成年人身体残疾的主要原因。脑卒中患者可能会遭受一些神经损伤,其中85%的人会出现上肢麻痹的症状。此外,上肢和手功能受损是较为常见的慢性期表现,50%左右的存活患者均会出现相关症状。故上肢功能康复已成为现代康复医学和医疗工程研究的难点和热点。目前国内针对上肢康复的训练方案多以专业的康复医院为依托,对患者及家属带来经济、生活等多方面压力。为了解决脑卒中患者在传统康复训练过程中存在的经济、生活、心理、康复效果等多方面问题,本文设计出一整套针对患者居家康复的家用上肢康复系统。研究方法:本项目开发的家用远程上肢康复动作识别系统,首先采用Open Pose算法在Open CV平台上进行人体跟踪和识别及关节角度程序设计,开发出关节测量角度模块,并在OpenCV平台上开发相应的训练游戏;然后,用PyQt5工具包将上述模块进行UI封装,开发出相应客户端;最后,采用Django框架和Bootstrap前端框架,开发所需的web模块。以上各个模块间的数据分享,则由MySQL数据库管理系统完成,完成服务器端模块的配置。基于python平台,运用数据库原理,设计出规范的数据库,减少冗余数据。首先对数据进行概念模型设计,将新建系统的实际对象抽象为实体和联系,建立包含有患者信息表,游戏评价信息表,关节活动度评定信息表,医生信息表和医生评价表等相关信息。为了论证出关节测量角度模块设计的可行性和误差源,本文设计了上肢康复系统对关节活动度测量精度的实验。选取一名健康成年人作为受试者,采用两种测量方法——Vicon红外高速运动捕捉系统、家用远程上肢康复动作识别系统——对受试者进行左侧肩关节外展内收、前屈后伸,以及肘关节屈伸三种关节运动角度的外同步测量,并对实验数据加以对比。研究结果:该系统可实现患者居家根据游戏进行康复训练,对反应时长、关节活动度、上肢动作完成度等训练效果均能够实时直观展示,同时实现训练效果数据的记录、保存和上传;训练数据可长期保存并上传云端,便于医师在web端及时查看;清晰掌握患者居家康复进展情况,以便在线指导更为科学、及时。系统精度验证实验显示,"肩关节外展内收"、"肩关节前屈后伸"、"肘关节屈伸"的组内相关系数(ICC)分别为0.994、0.995和0.990,可初步得出,两种测量方式测得的数据一致性较好。Bland-Altman一致性分析表明,肩关节外展内收采样249个数据点,有6个样本点位于95%一致性界限范围(-13.2,7.5)以外,占比2.4%,两种测量方式差值的均值绝对值为3.1°,误差百分比(两种测量方式最大误差和活动范围的比值)为10.4%;肩关节前屈后伸采样201个数据点,有10个样本点位于95%一致性界限范围(-11.8,6.9)以外,占比4%,两者差值的均值绝对值为2.5°,误差百分比为8.9%;肘关节屈伸采样250个数据点,有9个样本点位于95%一致性界限范围(-4.2,9.5)以外,占比3.6%,两者差值的均值绝对值为2.6°,误差百分比为10.8%。实验数据的进一步分析发现,新系统在进行自动化测量时,会根据不同测量项目,产生某一方向的系统误差。这是由于关节在旋转过程中,二维成像的局限性导致的,详细原因如下:1.自动识别算法的局限性,导致关节点识别不稳定;2.由于关节在旋转过程中,皮肤和肌肉会相对于骨骼在旋转平面内发生一定程度的位移,从而使旋转后采集的关节点不再是旋转之前采集的位置。研究结论:本文设计的基于深度学习的家用远程上肢康复动作识别系统,能够实现对动作的识别。在上述三种活动中,两种测量方法数据的差值不随测量角度均值的变化而变化,即他们相互独立,超出95%一致性界限范围的数据量均小于5%,一致性程度较好,在康复领域认可的误差范围内。

关键词：脑卒中家用远程上肢康复动作识别系统关节活动度测量精度

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动作识别系统及方法

动作识别系统及方法

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作者：玄正罡孔繁武解振峰安天宇曹鸣鸣 100015 北京市朝阳区望京街9号商业楼1层V段33号033室

本说明书提供动作识别系统及方法，其中所述动作识别系统包括：测距模块，被配置为根据定位基站的基站坐标，计算待识别动作对应的定位标签与所述定位基站之间的动作距离，将所述动作距离发送至服务端；所述服务端，被配置为根据所述动... 详细信息

标准号: CN117970244A

本说明书提供动作识别系统及方法，其中所述动作识别系统包括：测距模块，被配置为根据定位基站的基站坐标，计算待识别动作对应的定位标签与所述定位基站之间的动作距离，将所述动作距离发送至服务端；所述服务端，被配置为根据所述动作距离确定所述定位标签对应的空间坐标序列，并按照所述空间坐标序列构建所述定位标签对应的运动轨迹；将所述运动轨迹与预设动作特征进行比较，获得所述待识别动作对应的动作信息。实现在任意业务场景下都可以对待识别动作进行识别，不会被环境因素而影响，提高动作识别精准度。

关键词：定位标签动作距离动作识别系统定位基站运动轨迹服务端测距模块动作识别动作信息环境因素基站坐标空间坐标所述空间业务场景预设动作坐标序列精准度构建配置发送

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动作识别系统、动作识别方法及存储介质

动作识别系统、动作识别方法及存储介质

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作者：内田滋穂里西行健太日本京都

本发明提供能提高识别前倾姿势的操作人员的动作时的精度的动作识别系统、动作识别方法及存储介质。动作识别系统具备：获取部，获取与操作人员的动作相关的时间序列信息；数据生成部，获取包含时间序列信息中的操作的经过时间、表示与... 详细信息

标准号: CN113836991B

本发明提供能提高识别前倾姿势的操作人员的动作时的精度的动作识别系统、动作识别方法及存储介质。动作识别系统具备：获取部，获取与操作人员的动作相关的时间序列信息；数据生成部，获取包含时间序列信息中的操作的经过时间、表示与经过时间对应的单独动作的信息以及从时间序列信息中提取出的骨骼数据的动作信息，并生成缩小骨骼数据中包含的多个身体部位中上半身所包括的特定身体部位间的铅直方向距离而得到的第二骨骼数据，并且生成将动作信息中的骨骼数据替换为第二骨骼数据而得的第二动作信息；以及学习部，基于第二动作信息，训练输出示出操作人员的动作的信息的模型作为动作识别用模型，操作人员的动作属于单独动作中的任一动作。

关键词：骨骼数据动作信息时间序列信息动作识别系统单独动作动作识别身体部位数据生成部存储介质方向距离与操作铅直前倾姿势替换输出学习

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动作识别系统、动作识别方法及存储介质

动作识别系统、动作识别方法及存储介质

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作者：内田滋穂里西行健太日本京都

标准号: CN113836991A

关键词：骨骼数据动作信息时间序列信息动作识别系统单独动作动作识别身体部位数据生成部存储介质方向距离与操作铅直前倾姿势替换输出学习

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动作识别系统及方法

动作识别系统及方法

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作者：李亚林李骊 100193 北京市海淀区东北旺西路8号院数字山谷A区1号楼5层

本发明提供动作识别系统及方法。上述方法包括：在预测阶段，获取当前帧图像对应的姿态特征数据；姿态特征数据包括：人体骨架各关节点在当前帧的三维位置特征、角度特征和模值比特征；其中，角度特征包括：位置相关联的关节点之间所构... 详细信息

标准号: CN111898571A

本发明提供动作识别系统及方法。上述方法包括：在预测阶段，获取当前帧图像对应的姿态特征数据；姿态特征数据包括：人体骨架各关节点在当前帧的三维位置特征、角度特征和模值比特征；其中，角度特征包括：位置相关联的关节点之间所构成角度的角度值，以及，非关联关节点之间所构成角度的角度值；角度特征和模值比特征根据三维位置特征计算得到；将连续N帧图像的姿态特征数据，组合为动态特征数据；N为正整数；连续N帧图像包括：当前帧图像和当前帧图像之前的N‑1帧图像；将动态特征数据输入训练好的机器学习模型，由训练好的机器学习模型决策出识别结果；识别结果包括识别出的动作类别，识别出的动作类别属于多种预设动作类别中的一种。

关键词：帧图像角度特征姿态特征关节点机器学习模型动态特征动作类别三维位置连续N帧图像动作识别系统关联人体骨架数据包括特征计算预设动作正整数预测决策

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动作识别系统、方法、穿戴设备、介质及计算机程序产品

动作识别系统、方法、穿戴设备、介质及计算机程序产品

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作者：李小勇李志飞 100044 北京市海淀区高梁桥斜街42号院1号楼-1层-101

本公开提供了一种动作识别系统，包括：处理器；存储器；计算机程序，其中计算机程序存储在存储器上，当计算机程序被处理器执行时，使得动作识别系统执行以下过程：根据信号离散规则，将动作信号离散为第一类信号和第二类信号；对第一... 详细信息

标准号: CN118259763A

本公开提供了一种动作识别系统，包括：处理器；存储器；计算机程序，其中计算机程序存储在存储器上，当计算机程序被处理器执行时，使得动作识别系统执行以下过程：根据信号离散规则，将动作信号离散为第一类信号和第二类信号；对第一类信号进行运动幅度分析，获得关于动作信号的初筛结果；以及当初筛结果为合格时，触发动作识别模块对第二类信号进行动作识别，确定动作信号的目标动作类别。本公开还提供一种动作识别方法、穿戴设备、介质及计算机程序产品。

关键词：动作信号动作识别系统计算机程序存储器动作识别计算机程序产品计算机程序存储处理器执行触发动作穿戴设备离散规则目标动作运动幅度处理器初筛分析

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一种动作识别系统

一种动作识别系统

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作者：任凡林海涛张宁李宜鹏 276800 山东省日照市经济技术开发区太原路高新技术产业园梦园创客小镇梦想加工场院内

本发明一种动作识别系统，是服务领域一项技术，包含采集器、控制模块、存储模块、展现模块，控制模块连接采集器、存储模块、展现模块，控制模块总体协调控制该系统各组成模块，采集器采集信息，展现模块展现采集到信息，存储模块存储... 详细信息

标准号: CN115700846A

本发明一种动作识别系统，是服务领域一项技术，包含采集器、控制模块、存储模块、展现模块，控制模块连接采集器、存储模块、展现模块，控制模块总体协调控制该系统各组成模块，采集器采集信息，展现模块展现采集到信息，存储模块存储标准信息及过程信息，控制模块筛选、比对实时展现信息与标准信息相似度，通过相似度判断动作是否合格，该系统广泛使用在服务大厅，对服务人员动作、姿态实时采集信息，与标准动作比对，对服务人员服务标准化考核，该系统支持人脸识别，与数据库比对，该系统对服务过程数据追溯、考核提供数据。

关键词：控制模块存储模块采集器比对动作识别系统服务标准化相似度判断标准信息采集信息存储标准服务大厅服务过程服务领域过程信息人脸识别实时采集数据追溯系统支持协调控制组成模块相似度考核数据库采集筛选

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