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申请/专利权人：上海商涌科技有限公司
申请日：2024-05-20
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118212697A
主分类号：G06V40/20
分类号：G06V40/20;G06V20/40;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;A61B5/11
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：针对现有技术中，步态特征的提取仅依托单一信息，导致对受试者的步态分析和异常步态识别不够准确的问题，本发明提供一种特征提取方法、步态分析方法、识别方法、设备及介质，其依托人体关键节点坐标信息、人体轮廓信息和时间信息，提取受试者在各步态周期阶段的步态特征，得到的步态特征更加准确，在此基础上进行步态分析或者异常步态识别具有更高的准确性。
主权项：1.一种步态特征提取方法，其特征在于，包括：S101、从样本视频中抽取多个视频帧，将所述多个视频帧中的部分视频帧替换为空帧，所述样本视频为步行者从步道一端自然行走至另一端的视频；S102、获取未被替换空帧的各视频帧的帧信息：a、获取视频帧的人体关键节点坐标信息、人体轮廓信息和时间信息；b、将视频帧所对应的人体关键节点坐标信息、人体轮廓信息和时间信息进行合并，得到帧信息；S103、对步态特征提取模型进行训练：将所述步态特征提取模型连接至少两层全连接层，构成步态周期阶段预测模型，将各帧信息和标注信息输入所述步态周期阶段预测模型，预测空帧所对应的原视频帧中目标腿的步态周期阶段，利用损失函数和训练算法对所述步态特征提取模型的参数进行更新，其中，所述标注信息为所述原视频帧中目标腿的实际步态周期阶段；S104、从目标视频中抽取多个视频帧，所述目标视频为受试者从步道一端自然行走至另一端的视频；S105、通过步骤a和b，获取所述多个视频帧的帧信息；S106、将多个帧信息输入训练后的所述步态特征提取模型，得到所述受试者在各步态周期阶段的步态特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海商涌科技有限公司 特征提取方法、步态分析方法、识别方法、设备及介质
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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