[發(fā)明專利]一種無標(biāo)記頸椎運動檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110559856.2
• 申請日: 2021-05-21
• 公開（公告）號: CN113327269A
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉卓夫;陳勝修
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱理工大學(xué)
• 主分類號: G06T7/215
• 分類號: G06T7/215;G06T7/246;G06T7/66;G06T7/80;G06K9/62;G06N3/08;G06T5/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/155;G06T7/194
• 代理公司: 哈爾濱三目知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 23214
• 代理人: 賈澤純

一種無標(biāo)記頸椎運動檢測方法，屬于圖像識別領(lǐng)域。現(xiàn)有的有標(biāo)記物的目標(biāo)識別方法具有局限性的問題。本發(fā)明包括，獲得連續(xù)的含有頸部的圖像幀；將L?K光流法與最大類間方差圖像分割法相結(jié)合的方法，檢測圖像中的頸部區(qū)域目標(biāo)；檢測頸部邊緣，提取頸部輪廓部分信息；將提取出的頸部邊緣圖像的質(zhì)心作為坐標(biāo)原點，建立坐標(biāo)系，把圖像在四個象限的質(zhì)心分別和原點進(jìn)行連線，計算每條連線和橫軸的夾角的正切值，得出特征向量；從而進(jìn)行頸部特征提取；采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行頸部姿態(tài)識別；提取樣本特征數(shù)據(jù)計算訓(xùn)練參數(shù)，根據(jù)提取的特征參數(shù)訓(xùn)練分類器；之后將待檢測的頸部圖像進(jìn)行檢測，識別檢測結(jié)果。具有目標(biāo)識別時間短，識別結(jié)果準(zhǔn)確的優(yōu)點。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種無標(biāo)記頸椎運動檢測方法。

背景技術(shù)

隨著社會節(jié)奏的加快和智能手機的普及，長時間的伏案辦公和越來越普遍的“低頭族”使得頸椎病越來越年輕化和大眾化。頸椎病是出于椎間盤突出、骨質(zhì)增生等原因?qū)е碌念i椎部位功能性障礙綜合征，最初是一種中老年人群的常見多發(fā)病。然而近幾年的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，越來越多的人都或輕或重地存在頸椎問題，特別長期伏案工作的辦公人員和學(xué)業(yè)負(fù)擔(dān)繁重的學(xué)生們，其頸椎病的患病率普遍高于其他人群。根據(jù)相關(guān)職業(yè)調(diào)查，文書崗位、教師、IT行業(yè)和駕駛員等從業(yè)人群的頸椎病患病率占據(jù)前幾位。當(dāng)人們長期保持低頭或抬頭姿勢，或者是其他不良姿勢的情況下，頸椎長時間處于屈位或某些特定體位沒有及時得到放松或者緩解，以至于造成頸后肌肉和相關(guān)韌帶組織的勞損。綜合各項調(diào)查結(jié)果，頸椎病的年輕化和高病發(fā)率與人體的不良頸部姿態(tài)息息相關(guān)。因此，開展對頸部姿態(tài)的研究具有重要的社會意義和健康保障。人體姿態(tài)檢測和識別是近幾年來的研究熱點。人體交互和無線體域網(wǎng)[7]等關(guān)鍵技術(shù)的急速發(fā)展，使得人體姿態(tài)檢測和識別得到了廣泛應(yīng)用，在其快速進(jìn)入人體工學(xué)、體感游戲、健康監(jiān)護(hù)和康復(fù)醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的同時，也加速了相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)更新[8]。人體姿態(tài)主要分為運動姿態(tài)和靜止姿態(tài)，對人體姿態(tài)的研究是指利用各種方法對人體的運動姿態(tài)信息進(jìn)行檢測、追蹤和識別，采用各種例如高速攝影、傳感器等技術(shù)配合計算機技術(shù)與測量技術(shù)等手段來獲得人體運動時的各種姿態(tài)信息。人體姿態(tài)識別是計算機視覺研究領(lǐng)域中具有廣泛應(yīng)用前景的研究方向，計算機可以在沒有人控制的情況下，利用計算機視覺計算方法，自動計算和分析視頻中的運動目標(biāo)，能夠從一個高層次語義上快速檢測出異常行為，理解視頻圖像中的人體姿態(tài)，對有異常行為的情況下，能夠快速的發(fā)出準(zhǔn)確的報警信息，是計算機擁有理解動態(tài)場景的能力，但是這方面的研究也有一定的挑戰(zhàn)和難度。人體的行為千變?nèi)f化，不同的人體形態(tài)也是千差萬別，又存在光線、衣服、背景等因素的影響，因此完整的檢測視頻圖像中的人體并識別出目標(biāo)姿態(tài)是一個非常困難的任務(wù)。本課題的研究工作是針對視頻中的無標(biāo)記圖像，首先判斷此圖像是否有相應(yīng)的目標(biāo)，如果有，要對相應(yīng)的目標(biāo)圖像區(qū)域進(jìn)一步進(jìn)行圖像處理，之后對頸部姿態(tài)進(jìn)行檢測識別。此課題是基于無標(biāo)記頸椎運動檢測方法研究。純視覺方式的，非接觸的，利用圖像處理的方法，機器學(xué)習(xí)的算法來實現(xiàn)頸椎姿態(tài)的檢測。有標(biāo)記的頸椎姿態(tài)檢測實際上是視覺采集，對采集后的每一幀圖像人工加上坐標(biāo)系最后看姿態(tài)的變化，實際上就是根據(jù)標(biāo)記物來進(jìn)行目標(biāo)識別。由于有標(biāo)記物的方法具有局限性，因此本發(fā)明是不使用標(biāo)記物也能夠進(jìn)行的頸椎姿態(tài)檢測方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有的有標(biāo)記物的目標(biāo)識別方法具有局限性的問題，而提出一種一種無標(biāo)記頸椎運動檢測方法。

一種無標(biāo)記頸椎運動檢測方法，其特征在于：所述方法通過以下步驟實現(xiàn)：

步驟一、通過采集含有頸部的視頻，獲得連續(xù)的含有頸部的圖像幀；

步驟二、將L-K光流法與最大類間方差圖像分割法相結(jié)合的方法，檢測圖像中的頸部區(qū)域目標(biāo)

步驟三、建立頸部模型，檢測頸部邊緣，提取頸部輪廓部分信息；將提取出的頸部邊緣圖像的質(zhì)心作為坐標(biāo)原點，建立坐標(biāo)系，把圖像在四個象限的質(zhì)心分別和原點進(jìn)行連線，計算每條連線和橫軸的夾角的正切值，得出特征向量；從而進(jìn)行頸部特征提取；

步驟四、采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行頸部姿態(tài)識別；