一种基于计算机视觉的老龄人身体姿态僵硬度计算方法

摘要

本文提出了一种基于计算机视觉的老龄人身体姿态僵硬度计算的新方法。首先，通过LW OpenPose系统框架得到视频帧人体2D关键点数据，然后进行头部关节点的融合，对提取后的数据进行关节点分析可以得到9个关节夹角。在得到关节夹角的基础上进行进一步的数据挖掘，得到与身体僵硬相关的包含头部、上肢、下肢僵硬度及其对应基本统计量的7个特征；与特征工程同步进行的是僵硬/非僵硬实验数据集的拍摄，在保证准确率的情况下使用滑窗标注算法大大提高了数据集每一帧僵硬度的标注效率。完成上述工作后数据进入模型训练，从相机捕捉人体运动到模型输出僵硬度结果，无需人工干预。大量的实验证明，这种方法十分便捷有效，并且能够获取较为准确的实验结果。