基于姿态估计与GRU网络的人体康复动作识别

• 作者: 佟瑶 姬波 胡北辰 闫航 陈刚
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 康复训练 动作识别 姿态估计 门控循环单元 注意力机制
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 12-20
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0058201

摘要

康复锻炼是脑卒中患者的重要治疗方式,为提高康复动作识别的准确率与实时性,更好地辅助患者在居家环境中进行长期康复训练,结合姿态估计与门控循环单元(GRU)网络提出一种人体康复动作识别算法Pose-AMGRU.采用OpenPose姿态估计方法从视频帧中提取骨架关节点,经过姿态数据预处理后得到表达肢体运动的关键动作特征,并利用注意力机制构建融合三层时序特征的GRU网络实现人体康复动作分类.实验结果表明,该算法在KTH和康复动作数据集中的识别准确率分别为98.14％和100％,且在GTX1060显卡上的运行速度达到14.23 frame/s,具有较高的识别准确率与实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姬波		30	116	6.0	9.0
2	陈刚		62	171	7.0	11.0
3	佟瑶		3	1	1.0	1.0
4	闫航		4	23	1.0	4.0
5	胡北辰		1	0	0.0	0.0