【技术实现步骤摘要】
一种关于膝关节运动的动态识别方法
本专利技术涉及医疗
,具体为一种关于膝关节运动的动态识别方法。
技术介绍
膝关节由股骨下端、胫骨上端和髌骨构成,是人体最大最复杂的关节,属于滑车关节,膝关节是全身最大的屈戍关节,同时由于它的外形也决定了它不是一个十分稳定的关节,因此膝关节的韧带结构在保持膝关节的正常功能和稳定性起很大的作用。膝关节虽然是一个屈戍关节,但在屈膝时也能作轻度的磨动和旋转。膝关节的主要功能为负重、传递载荷、参加运动为小腿活动提供力偶。膝关节不如髋关节灵活,主要为屈伸运动,但因其位于下肢的中部,位于身体两个最大的杠杆臂之间,承受较大的力,易引起扭伤和骨折。针对膝关节运动功能,为临床康复提供支持,为此我们提出了一种关于膝关节运动的动态识别方法。
技术实现思路
针对现有技术存在的上述不足,本专利技术提供了一种关于膝关节运动的动态识别方法。本专利技术提供如下技术方案:一种关于膝关节运动的动态识别方法,包括以下步骤:S1、通过运动捕捉设备获取膝关节在步态、起蹲、上下坡运动状态 ...
【技术保护点】
1.一种关于膝关节运动的动态识别方法,其特征在于,包括以下步骤:/nS1、通过运动捕捉设备获取膝关节在步态、起蹲、上下坡运动状态下的图像;并在计算机中根据人体结构构建一个简化的人体骨架结构模型;/nS2、在图像的初始数据中获得包含动作信息的感兴趣区域,然后对人体膝关节运动过程进行目标检测;/nS3、接着从底层数据中抽取部分特征信息对人体动作进行表征,如剪影、光流、梯度、时空特征和深度特征;/nS4、根据提出的特征信息,对臀部、膝盖和脚跟三个位置标注空间位置坐标,在运动参数信息进行滤波去噪后,基于小波分形和最小二乘拟合的方法获得运动参数的动作特征信息,再基于SVM实现对各动作 ...
【技术特征摘要】
1.一种关于膝关节运动的动态识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、通过运动捕捉设备获取膝关节在步态、起蹲、上下坡运动状态下的图像;并在计算机中根据人体结构构建一个简化的人体骨架结构模型;
S2、在图像的初始数据中获得包含动作信息的感兴趣区域,然后对人体膝关节运动过程进行目标检测;
S3、接着从底层数据中抽取部分特征信息对人体动作进行表征,如剪影、光流、梯度、时空特征和深度特征;
S4、根据提出的特征信息,对臀部、膝盖和脚跟三个位置标注空间位置坐标,在运动参数信息进行滤波去噪后,基于小波分形和最小二乘拟合的方法获得运动参数的动作特征信息,再基于SVM实现对各动作特征信息的识别,最后基于证据理论对各运动参数识别结果进行融合,实现对人体膝关节运动的动态识别;
S5、根据人体膝关节运动数据精确测量在体运动状态下关节六自由度数据,进行客观评分。
2.根据权利要求1所述的一种关于膝关节运动的动态识别方法,其特征在于:所述运动捕捉设备获得的人体运动信息主要对臀部、膝盖和脚跟三个位置标注空间位置坐标,以及臀部、膝盖和脚跟各关节点之间的旋转角度信息。
3.根据权利要求1所述的一种关于膝关节运动的动态识别方法...
【专利技术属性】
技术研发人员:王少白,
申请(专利权)人:上海逸动医学科技有限公司,
类型:发明
国别省市:上海;31
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