计算机工程

作者：闫航, 陈刚, 佟瑶, 姬波, 胡北辰

单位：1. 郑州大学 信息工程学院, 郑州 450001;2. 郑州大学 互联网医疗与健康服务协同创新中心, 郑州 450001;3. 郑州大学 护理与健康学院, 郑州 450001

关键词：康复训练,动作识别,姿态估计,门控循环单元,注意力机制

基金：国家重点研发计划（2017YFB1401200）；河南省科技攻关计划（182102310137）。

康复锻炼是脑卒中患者的重要治疗方式，为提高康复动作识别的准确率与实时性，更好地辅助患者在居家环境中进行长期康复训练，结合姿态估计与门控循环单元（GRU）网络提出一种人体康复动作识别算法Pose-AMGRU。采用OpenPose姿态估计方法从视频帧中提取骨架关节点，经过姿态数据预处理后得到表达肢体运动的关键动作特征，并利用注意力机制构建融合三层时序特征的GRU网络实现人体康复动作分类。实验结果表明，该算法在KTH和康复动作数据集中的识别准确率分别为98.14%和100%，且在GTX1060显卡上的运行速度达到14.23 frame/s，具有较高的识别准确率与实时性。

来源：2021年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

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