一种基于改进LSTM模型的动作预估评定方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011083996.9
IPC分类号：G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-10-12
申请人：
萱闱（北京）生物科技有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于改进LSTM模型的动作预估评定方法
申请号	CN202011083996.9	申请日期	2020-10-12
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-12-29	公开/公告号	CN112149613A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	萱闱（北京）生物科技有限公司	申请人地址	北京市东城区王府井大街138号新东安办公楼2座7层787号写字间变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	萱闱（北京）生物科技有限公司	当前权利人	萱闱（北京）生物科技有限公司
发明人	谢谭;李胜云;邰海军;曾凡;柯钦瑜;蒋伟
代理机构	郑州明华专利代理事务所（普通合伙）	代理人	高丽华

摘要

一种基于改进LSTM模型的动作预估评定方法，它包括如下步骤：步骤一，采集T‑1时刻的人体姿态节点的17个数据点，经过姿态预测模型，输出下一时刻人体姿态的预测值；步骤二，T时刻视频帧经过HRNet，输出人体姿态的观测数据；步骤三，将T时刻人体姿态的观测数据与人体姿态节点预测数据，经过无迹卡尔曼滤波器滤波，得到精度更高的T时刻人体姿态节点数据。本发明根据所获得的实时的按压深度、按压部位和按压频率，绘制动态曲线图，从而可以识别并预测按压动作。而且增加注意力机制模型，使得改进后的HRNet用于心肺复苏按压动作过程中的人体姿态检测，以及为心肺复苏医学考核中假人胸部，头部等实例分割模型提供精确的主干网络，提高了模型的检测精度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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