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人体关键点捕捉下上肢运动姿态监测 被引量：1
1
作者 薄惠敏 李慧君 《现代电子技术》 北大核心 2025年第15期165-168,共4页
不同运动的幅度、速度存在差异会导致肢体遮挡的发生,进而影响运动分析的准确性。为了处理具有时间动态特性的人体上肢运动模式,文中提出人体关键点捕捉下上肢运动姿态监测方法。采用Kinect v2设备获取人体运动时的深度图像信息,利用背... 不同运动的幅度、速度存在差异会导致肢体遮挡的发生,进而影响运动分析的准确性。为了处理具有时间动态特性的人体上肢运动模式,文中提出人体关键点捕捉下上肢运动姿态监测方法。采用Kinect v2设备获取人体运动时的深度图像信息,利用背景差分法分离出人体上肢的目标图像,将其输入至DFCRF-Net中,通过结合GCN和CNN,使用注意门机制和CRF推理,实现对人体上肢关键点的提取。将骨骼点坐标序列转换为角度时间序列后,采用DTW算法对实时上肢动作与标准模板进行相似度匹配,通过设定阈值判断运动姿态的规范性,实现上肢运动姿态的监测。实验结果表明,该方法在肩、肘、腕关键点的定位精度分别达到98.2%、96.5%、94.7%,监测结果与人体运动学规律高度吻合,证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 人体关键点 Kinect v2设备 SOBEL算子 背景差分法 dfcrf-net DTW算法 上肢运动 姿态监测
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面向人机协作系统的上肢姿态精准识别算法研究 被引量：9
2
作者 张堃 刘志诚 +2 位作者 刘纪元 华亮 费敏锐 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期275-282,共8页
在基于姿态识别协同控制灵巧手机械臂的任务中,会出现身体部位相互遮挡以及非操作人员身体干扰的问题。因此本文提出了一种面向人机协作系统的上肢姿态精准识别算法,能够有效排除遮挡和干扰问题。该算法首先基于Finger-YOLOv4算法框选... 在基于姿态识别协同控制灵巧手机械臂的任务中,会出现身体部位相互遮挡以及非操作人员身体干扰的问题。因此本文提出了一种面向人机协作系统的上肢姿态精准识别算法,能够有效排除遮挡和干扰问题。该算法首先基于Finger-YOLOv4算法框选出人体上肢区域;其次通过稀疏性目标提取算法排除非操作人员身体干扰;然后在设计的双特征条件随机场网络中进行深度学习,解决遮挡导致的类内模糊问题,精准定位人体上肢的48个关键点坐标;最后,根据关键点坐标进行人体上肢的姿态预测,将人体上肢的姿态与灵巧手机械臂的姿态进行映射,完成人机协作。实验表明,本算法平均检测速度33 FPS,关键点平均检测精度75.2%,协同操作完成度98%。满足实际需求。 展开更多
关键词 人机协作 Finger-YOLOv4算法 稀疏性目标提取 双特征条件随机场网络 灵巧手机械臂
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