申请/专利权人：重庆知熠行科技发展有限公司

申请日：2020-05-11

公开（公告）日：2024-05-31

公开（公告）号：CN111652076B

主分类号：G06V40/10

分类号：G06V40/10;G06V10/56;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/09;G16H50/20;G16H50/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.31#授权;2024.01.09#专利申请权的转移;2022.04.05#实质审查的生效;2020.09.11#公开

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。

主权项：1.一种面向AD量表理解能力测试的姿态自动识别系统，其特征在于，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、所述预处理模块、姿态识别模块和数据库；所述视频流获取模块获取含有人体姿态信息和目标纸张信息的视频流，并将所述视频流分解为若干帧彩色图像；所述人体关键点二维坐标提取模块接收彩色图像，并利用OpenPose程序提取每帧彩色图像的人体关键点二维坐标；所述目标物体顶点二维坐标提取模块利用图像形态学处理方法提取每帧彩色图像的目标物体顶点二维坐标；所述预处理模块接收人体关键点二维坐标和目标物体顶点二维坐标，并进行预处理；所述姿态识别模块存储有姿态识别数学模型；所述姿态识别模块将预处理后的人体关键点二维坐标和目标物体顶点二维坐标输入到姿态识别数学模型中，对人体姿态进行识别；所述数据库存储视频流获取模块、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、姿态识别模块的数据；所述姿态识别数学模型主要包括欧式距离计算模型、余弦角计算模型和连线斜率计算模型；欧式距离计算模型如下所示： 式中，disij为点i和点j之间的欧式距离；i＝a，b，c；j＝a，b，c；i≠j；a、b、c分别表示任意三个人体关键点和或目标物体顶点；x表示横坐标，y表示纵坐标；余弦角计算模型如下所示： 式中，cosθb为余弦角；连线斜率计算模型如下所述： 式中，kac为连线斜率；所述连线斜率表征两个关键点的相对位置；对人体姿态进行识别的主要步骤如下：1提取m个人体骨骼关节点和1个目标物体顶点，并计算出每一帧彩色图像中左手肘夹角余弦值cosθLt、右手肘夹角余弦值cosθrt；其中，t为彩色图像序号；θLt、θrt为左手肘夹角、右手肘夹角；左手肘夹角、右手肘夹角由前m-1个人体骨骼关节点决定；2判断彩色图像1至彩色图像t1中左手肘夹角余弦值cosθLt增大，彩色图像t1至彩色图像tn中左手肘夹角余弦值cosθLt减小，且彩色图像1至彩色图像t2中右手肘夹角余弦值cosθrt增大，彩色图像t2至彩色图像tn中右手肘夹角余弦值cosθrt减小是否成立，若成立，则进入步骤3，否则，判定受试者没有完成AD量表指定动作；tn为彩色图像总数；3计算每一帧图像中第m个人体骨骼关键点和目标物体顶点之间的欧式距离dis，若欧式距离dis小于设定的距离阈值dismax，则判定受试者完成AD量表指定动作；若欧式距离disdismax则判定受试者没有完成AD量表指定动作。

全文数据：

权利要求：

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