为实现脑卒中患者手功能康复情况的自动、精准定量评估,本文提出一种基于手部骨骼的手势识别与功能评估方法。首先,利用MediaPipe框架提取手部关键点并连接形成手骨骼模型,将传统的RGB视频数据集转化为手骨骼数据集。然后,通过C3D模型...为实现脑卒中患者手功能康复情况的自动、精准定量评估,本文提出一种基于手部骨骼的手势识别与功能评估方法。首先,利用MediaPipe框架提取手部关键点并连接形成手骨骼模型,将传统的RGB视频数据集转化为手骨骼数据集。然后,通过C3D模型进行训练,实现手功能动作的识别。最后,在正确识别的基础上进一步评估,采用动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法,在实现时序对齐的同时引入空间对齐机制,通过计算患者健侧手与患侧手完成同一动作的DTW距离,量化动作执行的相似度,为每个动作找到最佳阈值作为定量评估的标准。实验结果表明,用骨骼数据代替传统视频数据,使手势识别的准确率提升至99.01%,缩短了训练时间,并结合DTW算法,实现了手功能康复情况的自动评估。展开更多
本文针对地下管网三维建模及可视化管理中的准确性和效率进行研究。通过使用地面激光扫描、手持同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)和高清影像采集的多源融合技术,并结合BIM-点云融合建模方法,成功地实现高精...本文针对地下管网三维建模及可视化管理中的准确性和效率进行研究。通过使用地面激光扫描、手持同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)和高清影像采集的多源融合技术,并结合BIM-点云融合建模方法,成功地实现高精度的拓扑构建和语义信息集成。利用细节层次(Level of Detail,LOD)渲染优化及GPU加速技术搭建一个具有多视角漫游、属性查询及动态更新等可视化平台。通过仿真和实地检测,发现模型的拓扑连接率超过98%,点云与BIM的匹配度高达95%,渲染帧率维持在28 FPS,数据加载时间范围是3.6~3.9 s,而属性查询的响应时间大约是0.44 s。研究表明:该技术体系能对复杂环境进行稳定、高效地三维建模和可视化管理,为地下管网运维、改造等提供可靠的技术支持。展开更多
文摘为实现脑卒中患者手功能康复情况的自动、精准定量评估,本文提出一种基于手部骨骼的手势识别与功能评估方法。首先,利用MediaPipe框架提取手部关键点并连接形成手骨骼模型,将传统的RGB视频数据集转化为手骨骼数据集。然后,通过C3D模型进行训练,实现手功能动作的识别。最后,在正确识别的基础上进一步评估,采用动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法,在实现时序对齐的同时引入空间对齐机制,通过计算患者健侧手与患侧手完成同一动作的DTW距离,量化动作执行的相似度,为每个动作找到最佳阈值作为定量评估的标准。实验结果表明,用骨骼数据代替传统视频数据,使手势识别的准确率提升至99.01%,缩短了训练时间,并结合DTW算法,实现了手功能康复情况的自动评估。
文摘本文针对地下管网三维建模及可视化管理中的准确性和效率进行研究。通过使用地面激光扫描、手持同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)和高清影像采集的多源融合技术,并结合BIM-点云融合建模方法,成功地实现高精度的拓扑构建和语义信息集成。利用细节层次(Level of Detail,LOD)渲染优化及GPU加速技术搭建一个具有多视角漫游、属性查询及动态更新等可视化平台。通过仿真和实地检测,发现模型的拓扑连接率超过98%,点云与BIM的匹配度高达95%,渲染帧率维持在28 FPS,数据加载时间范围是3.6~3.9 s,而属性查询的响应时间大约是0.44 s。研究表明:该技术体系能对复杂环境进行稳定、高效地三维建模和可视化管理,为地下管网运维、改造等提供可靠的技术支持。
