高精度无标记点多人运动捕捉算法及系统  

作　　者：盛博 孙强[1] 刘爱芹 华子恺[1] 

机构地区：[1]上海大学机电工程与自动化学院,上海200444 [2]英国利兹大学生物医学科学学院,LS29JT

出　　处：《医用生物力学》2024年第S01期596-596,共1页Journal of Medical Biomechanics

基　　金：国家自然科学基金项目,62103252;上海市浦江人才项目,21PJ1404000

摘　　要：目的运动康复是康复医疗领域的一个重要环节,但在运动康复过程中存在医生与病人相互遮挡的情况,从而导致人体运动跟踪数据缺失和数据混淆,进而影响患者康复进展和医生康复手法的评估准确性。针对这些问题,本研究提出基于计算机视觉的高精度无标记点人体运动捕捉算法及系统,并实现多人的同步数据采集。方法在YOLOv7-Pose算法的基础上,通过添加CBAM注意力机制及额外4个特征检测头,提升了人体运动数据的采集精度。在此基础上,结合轨迹追踪算法(Byte Track)和行人重识别算法(Re ID),提出了YPCM4-RB多人跟踪算法及运动捕捉系统,实现了在部分遮挡情况下的多人数据同步采集。结果与NOKOV光学三维动作捕捉系统(亚mm级别精度)相比,本研究提出的YPCM4-RB多人跟踪算法及动捕系统表现出高度的数据一致性(ICC>0.75,P<0.001),并且所有关节角度误差控制在9度以内。同时,本算法及系统在部分遮挡情况下均能精确采集到多人运动数据,ID变更率和目标丢失率仅为2.1%。结论本研究提出的YPCM4-RB多人跟踪算法及动捕系统在运动康复中可以实现高准确性和高完整性的多人运动数据采集。这些高质量的运动数据不仅可以帮助医生了解患者康复进展从而制定个性化的康复方案,同时也可以帮助年轻医生进行临床实训及手法评估。

关 键 词：运动数据 计算机视觉 注意力机制 标记点 运动康复 特征检测 数据采集 康复过程 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] R496[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]