一种基于采集手部运动的疾病判断系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于采集手部运动的疾病判断系统，属于手部疾病检测技术领域，包括采集端、云端、传输模块和服务器；采集端用于进行手部数据采集，布设采集摄像装置，通过采集摄像装置进行数据采集，获得采集数据；所述云端包括手部检测模块、手部标记模块和处理模块；通过手部检测模块对采集数据进行分析，获取手部数据，并将获得的手部数据发送给手部标记模块；手部标记模块对接收到的手部数据进行标记，建立3D手部识别效果图；处理模块获取3D手部识别效果图，判断手部属性，建立手部疾病特征库，将获取的3D手部识别效果图与手部疾病特征库内的手部疾病特征数据进行匹配，根据匹配结果判断对应的监测人员是否具有的手部疾病特征。病特征。病特征。

【技术实现步骤摘要】
一种基于采集手部运动的疾病判断系统


[0001]本专利技术属于手部疾病检测
，具体是一种基于采集手部运动的疾病判断系统。

技术介绍

[0002]神经系统方面的疾病，包括各种神经精神疾病，对人类身心健康所造成的危害是非常严重的，甚至超过了癌症对人类的影响。因此，为神经系统疾病早期精确诊断进行医疗干预与治疗康复评价提供有力的技术，对于人们幸福与社会发展具备重大意义。
[0003]当前检测一般都需要待检测人员佩戴传感手套后进行检测，并按照规定作出相应动作；但是传感手套的检测成本很高，并不适用于大部分人的日常监测，因此本专利技术提供了一种基于采集手部运动的疾病判断系统，用于实现在日常生活中进行手部疾病检测的目的。

技术实现思路

[0004]为了解决上述方案存在的问题，本专利技术提供了一种基于采集手部运动的疾病判断系统。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0006]一种基于采集手部运动的疾病判断系统，包括采集端、云端、传输模块和服务器；
[0007]所述传输模块分别与采集端和云端之间通信连接，用于将采集端的采集数据传输到云端；
[0008]所述采集端用于进行手部数据采集，布设采集摄像装置，通过布设的采集摄像装置进行数据采集，获得采集数据；
[0009]所述云端包括手部检测模块、手部标记模块和处理模块；
[0010]通过手部检测模块对采集数据进行分析，获取手部数据，并将获得的手部数据发送给手部标记模块；手部标记模块对接收到的手部数据进行标记，建立3D手部识别效果图；
[0011]处理模块获取3D手部识别效果图，判断手部属性，建立手部疾病特征库，将获取的3D手部识别效果图与手部疾病特征库内的手部疾病特征数据进行匹配，根据匹配结果判断对应的监测人员是否具有的手部疾病特征。
[0012]进一步地，手部检测模块的工作方法包括：
[0013]设置手部特征数据和额外参照物，根据手部特征数据和额外参照物设置手部检测训练集，根据设置的训练集建立手部检测模型，通过建立的手部检测模型对手部数据进行检测，获得手部数据。
[0014]进一步地，手部标记模块的工作方法包括：
[0015]定义21个手部关键点，建立手部标记模型，通过手部标记模型对手部数据进行识别，标记21个手部关键点，识别对应关键点的三维坐标，获得21个坐标序列；根据21个坐标序列建立3D手部识别效果图。
[0016]进一步地，21个手部关键点为：
[0017]手腕、拇指－基底关节、拇指－掌指关节、拇指－指间关节、拇指－指尖关节、食指－掌指关节、食指－近端指间关节、食指－远端指间关节、食指－指尖关节、中指－掌指关节、中指－近端指间关节、中指－远端指尖关节、中指－指尖关节、无名指－掌指关节、无名指－近端指间关节、无名指－远端指间关节、无名指－指尖关节、小指－掌指关节、小指－近端指间关节、小指－远端指间关节、小指－指尖关节。
[0018]进一步地，布设采集摄像装置的方法包括：
[0019]获取监测人员的活动区域，采集活动区域内的图像信息，对获得的图像信息进行处理，建立区域模型，在区域模型中标记对应的安装区域，将安装区域分割为若干个单元区域，将获得的单元标记在区域模型中；进行单元区域的优先级排序，获得第一序列，获取需要安装的采集摄像装置的数量，根据第一序列选择对应的数据单元区域作为目标区域，并在区域模型中进行相应的标记，将区域模型对相应的工作人员进行显示。
[0020]进一步地，进行单元区域的优先级排序的方法包括：
[0021]识别各个单元区域的单元编号，根据识别的单元编号匹配对应的单元值，并标记为DYi，其中i＝1、2、
……
、n，n为正整数，对活动区域进行等级分割，获得等级区域，识别各个单元区域对应的等级区域，匹配对应的活动值，标记为HDi，根据优先值公式Qi＝b1
×
DYi+b2
×
HDi计算优先值，根据计算的优先值高低进行排序，其中b1、b2均为比例系数，取值范围为0<b1≤1，0<b2≤1。
[0022]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0023]从以往二维平面分析转化成三维运动骨架分析，确保了二维与三维精细行为指标的精准检测，并对手部三维运动轨迹进行追踪，可自动识别握手、握拳、抓取等行为；实现3D识别，捕获神经疾病、骨科类疾病导致的人的手部运动受损的特征行为，从而达到对神经疾病、骨科类疾病的早期预警、临床诊断、治疗康复评价方面的作用。
[0024]解决当前的检测方法需要待监测人员佩戴相应的传感手套，通过传感手套进行监测人员的手部模型建立，导致日常监测成本高昂，且不便于监测人员日常活动，极大地降低监测成本。
附图说明
[0025]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0026]图1为本专利技术原理框图。
具体实施方式
[0027]下面将结合实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0028]如图1所示，一种基于采集手部运动的疾病判断系统，包括采集端、云端、传输模块和服务器；
[0029]所述传输模块分别与采集端和云端之间通信连接，用于将采集端的采集数据传输到云端。
[0030]所述采集端用于进行手部数据采集，布设采集摄像装置，通过布设的采集摄像装置进行数据采集，获得采集数据；采集摄像装置可以使用多角度高空间分辨率单摄像头进行视频拍摄。
[0031]在一个实施例中，布设采集摄像装置的方法可以通过相关人员在安装采集摄像装置时，根据现场的环境和自身经验进行直接安装。
[0032]在另一个实施例中，布设采集摄像装置的方法包括：
[0033]获取监测人员的活动区域，指的是室内活动区域，采集活动区域内的图像信息，可以由安装人员通过摄像装置进行图像采集，获得对应的图像信息；对获得的图像信息进行处理，建立区域模型，即三维数据模型，在区域模型中标记对应的安装区域，将安装区域分割为若干个单元区域，将获得的单元标记在区域模型中；进行单元区域的优先级排序，获得第一序列，获取需要安装的采集摄像装置的数量，根据第一序列选择对应的数据单元区域作为目标区域，并在区域模型中进行相应的标记，将区域模型对相应的工作人员进行显示。因为根据经济等多方面影响，可能并不会安装很多的采集摄像装置，实现全覆盖监测，因此就需要进行有选择的安装。
[0034]因为通过现有的技术可以实现通过图像数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于采集手部运动的疾病判断系统，其特征在于，包括采集端、云端、传输模块和服务器；所述传输模块分别与采集端和云端之间通信连接，用于将采集端的采集数据传输到云端；所述采集端用于进行手部数据采集，布设采集摄像装置，通过布设的采集摄像装置进行数据采集，获得采集数据；所述云端包括手部检测模块、手部标记模块和处理模块；通过手部检测模块对采集数据进行分析，获取手部数据，并将获得的手部数据发送给手部标记模块；手部标记模块对接收到的手部数据进行标记，建立3D手部识别效果图；处理模块获取3D手部识别效果图，判断手部属性，建立手部疾病特征库，将获取的3D手部识别效果图与手部疾病特征库内的手部疾病特征数据进行匹配，根据匹配结果判断对应的监测人员是否具有的手部疾病特征。2.根据权利要求1所述的一种基于采集手部运动的疾病判断系统，其特征在于，手部检测模块的工作方法包括：设置手部特征数据和额外参照物，根据手部特征数据和额外参照物设置手部检测训练集，根据设置的训练集建立手部检测模型，通过建立的手部检测模型对手部数据进行检测，获得手部数据。3.根据权利要求1所述的一种基于采集手部运动的疾病判断系统，其特征在于，手部标记模块的工作方法包括：定义21个手部关键点，建立手部标记模型，通过手部标记模型对手部数据进行识别，标记21个手部关键点，识别对应关键点的三维坐标，获得21个坐标序列；根据21个坐标序列建立3D手部识别效果图。4.根据权利要求3所述的一种基于采集手部运动的疾病判断系统，其特征在于，21个手部关键点为：手腕、拇指－基底关节、拇指－掌指关节、拇指－指间关节、拇指－指尖关节、食指－...

【专利技术属性】
技术研发人员：李思迪，盛益华，王梁权，曾星铫，罗祥，杜班班，罗华伦，
申请(专利权)人：安徽正华生物仪器设备有限公司，
类型：发明
国别省市：