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基于多模态输入与早期融合GCN的人体工程学风险评估方法
- 专利权人:
- 发明人:
- 周成菊,马启伟,曾嘉煜,王书喜
- 申请号：
- CN202211096539.2
- 公开号：
- CN115662623A
- 申请日:
- 2022.09.08
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 摘要：
- 本申请实施例公开了一种基于多模态输入与早期融合GCN的人体工程学风险评估方法、装置、电子设备及存储介质。其方法为，获取待评估的人体3D关节点位数据；对所述关节点位数据进行预处理，获取对应关节角度数据和运动数据；将所述关节点位数据、所述关节角度数据和所述运动数据输入预训练的人体工程学风险评估模型，获取对应的人体工程学风险评估分数，其中，所述人体工程学风险评估模型为以GCN神经网络为主干，同时融合TCN神经网络后的神经网络结构。通过本申请方案，降低了待评估数据的获取成本，同时增加了待评估数据的维度，并通过早期融合的GCN与多尺度的TCN神经网络分别进行空间与时间特征的提取，降低了模型参数量，提升了评估精确度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
