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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明涉及一种基于人体骨骼关键点检测的ICU患者体动视频识别方法，与现有技术相比解决了难以针对视频检测人体体动的缺陷。本发明包括以下步骤：数据集的获取与预处理；人体骨骼关键点识别模型的构建；人体骨骼关键点识别模型的训练；待识别视频流数据的获取；人体关键点检测及关键点坐标信息入库；人体原子动作识别；基于CPOT评分的体动量化分类。本发明在骨干网络中引入了CA注意力模块，增强了模型对关键点位置信息的识别能力，提高了关键点检测的精度。同时，通过引入深度可分离卷积，有效降低了模型参数量，提高了检测速度，解决了原始算法在自制ICU患者数据集上收敛效果差、关键点丢失的问题。
主权项：1.一种基于人体骨骼关键点检测的ICU患者体动视频识别方法，其特征在于，包括以下步骤：11数据集的获取与预处理：获取ICU患者视频数据集，将其转换为jpg格式并进行预处理；12人体骨骼关键点识别模型的构建：基于YOLOv7-Pose构建人体骨骼关键点识别模型；13人体骨骼关键点识别模型的训练：利用预处理后的ICU患者视频数据集对人体骨骼关键点识别模型进行训练；14待识别视频流数据的获取：获取待识别的ICU患者视频数据并进行预处理；15人体关键点检测及关键点坐标信息入库：将预处理后的ICU患者视频数据输入训练后的人体骨骼关键点识别模型进行检测，对检测到的关键点坐标信息进行入库得到一个关键点信息库；16人体原子动作识别：将人体17个骨骼关键点分为头部、上肢及下肢，针对关键点信息库中的不同时刻关键点位置信息变化情况进行原子动作识别；17基于CPOT评分的体动量化分类：使用CPOT评分表给出幅度阈值下的运动幅度评分，并用体动量化评分公式对所有评分求和来进行患者体动分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 一种基于人体骨骼关键点检测的ICU患者体动视频识别方法
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