[發(fā)明專利]運(yùn)動(dòng)人體異常行為自動(dòng)識(shí)別方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910218972.0
• 申請(qǐng)日: 2019-03-21
• 公開（公告）號(hào): CN110309698A
• 公開（公告）日: 2019-10-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李敏;宋曰聰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 綿陽師范學(xué)院
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06T7/277;G06T7/13;G06F17/16
• 代理公司: 成都時(shí)譽(yù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 51250
• 代理人: 陳千;何悅

1.運(yùn)動(dòng)人體異常行為自動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于，包括：

S1、樣本圖像采集與預(yù)處理；

S2、以運(yùn)動(dòng)人體肩關(guān)節(jié)、肘關(guān)節(jié)、腕關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)的位移為狀態(tài)變量(x(t))，確定運(yùn)動(dòng)人體形態(tài)狀態(tài)空間模型為：式中，A、B、C、D分別為該系統(tǒng)的系統(tǒng)矩陣、輸入矩陣、輸出矩陣及傳遞矩陣；

S3、基于Kalman預(yù)測(cè)設(shè)計(jì)正常運(yùn)動(dòng)人體形態(tài)觀測(cè)器；

S4、設(shè)計(jì)運(yùn)動(dòng)人體形態(tài)觀測(cè)器觀測(cè)增益L(t)；

S5、設(shè)定運(yùn)動(dòng)人體異常行為判定閾值；

S6、利用另一組運(yùn)動(dòng)人體樣本Ⅱ?qū)λO(shè)計(jì)運(yùn)動(dòng)人體形態(tài)觀測(cè)器進(jìn)行檢驗(yàn)，如果所設(shè)計(jì)運(yùn)動(dòng)人體形態(tài)觀測(cè)器對(duì)運(yùn)動(dòng)人體樣本Ⅱ的識(shí)別結(jié)果正確，則表明所設(shè)計(jì)運(yùn)動(dòng)人體形態(tài)觀測(cè)器是合格的，可投入應(yīng)用；如果識(shí)別結(jié)果錯(cuò)誤，則返S4進(jìn)行運(yùn)動(dòng)人體形態(tài)觀測(cè)器觀測(cè)增益的重新設(shè)計(jì)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的運(yùn)動(dòng)人體異常行為自動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于，所述S1包括：

對(duì)正常運(yùn)動(dòng)人體樣本Ⅰ進(jìn)行圖像預(yù)處理，通過圖像增強(qiáng)、圖像濾波去噪、圖像形態(tài)學(xué)分析、圖像邊緣檢測(cè)，得到正常運(yùn)動(dòng)人體樣本的形態(tài)特征矩陣(u(t))。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的運(yùn)動(dòng)人體異常行為自動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于，所述S3包括：

確定出運(yùn)動(dòng)人體形態(tài)觀測(cè)器為：式中L(t)為運(yùn)動(dòng)人體形態(tài)觀測(cè)器觀測(cè)增益。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的運(yùn)動(dòng)人體異常行為自動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于，所述S4包括：

依據(jù)最優(yōu)算法構(gòu)建運(yùn)動(dòng)人體形態(tài)觀測(cè)器觀測(cè)增益為L(zhǎng)(t)＝AP(t)C^T[CP(t)C^T]^-1，式中P(t)根據(jù)公式計(jì)算。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的運(yùn)動(dòng)人體異常行為自動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于，所述S5包括：

以運(yùn)體肩關(guān)節(jié)、肘關(guān)節(jié)、腕關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)位移及速度為判定依據(jù)，設(shè)定運(yùn)動(dòng)位移及速度運(yùn)動(dòng)閾值，超過該閾值則表明運(yùn)動(dòng)人體行為異常。