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基于深度学习的计算机视觉体态分析方法
- 专利权人:
- 深圳创感科技有限公司
- 发明人:
- 李志男,丁正,安森文,李勤
- 申请号：
- CN201810884943.3
- 公开号：
- CN109674477A
- 申请日:
- 2018.06.08
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供一种基于深度学习的计算机视觉体态分析方法,其基于深度学习的人体骨性关键点自动定位方法,首先定位人体边缘某些关键点,即直接识别点,再基于该直接识别点,定位身体关键点;再次基础上,采用基于人体骨性关键点的异常体态评估方法,通过上述“骨性关键点”与“直接识别点”,对测试者的体态异常程度进行评估;所述体态风险包括:头部前倾、头部侧倾、驼背、高低肩、脊柱侧弯、骨盆侧倾、膝过伸、O型腿、X型腿。本发明通过基于深度学习的计算机视觉技术,利用普通的拍照设备(例如手机)快速的对人体异常体态进行识别、检测。该技术具有诸多领先型,它不但极大提高了体态异常检测功能的快速性、易得性,降低了检测成本,它更排除了操作者的主观因素的干扰,消除了操作者专业知识的门槛限制。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
