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基于视觉的四足动物骨架及行走步态特征提取方法
文献摘要：
为解决四足动物行走期间的骨架信息及步态特征提取问题,基于HRnet深度神经网络,通过上下文信息增强与多尺度信息融合构建了四足动物骨架的提取模型.在此基础上,建立了基于骨架信息对步态特征进行定量分析的方法.通过在测试数据集上对该模型的有效性进行验证,实验结果表明,该模型具有较好的精度,对四足动物关键点估计的平均相似度为81.04％,准确率为92.77％,召回率为92.75％.基于骨架提取模型,以水牛、羊驼为实验对象,对其行走时的步频特征进行分析计算,实验结果与人工统计结果相比,最大相对误差为2.73％.通过对一个完整步态周期中水牛和羊驼的髋关节和膝关节角度变化规律进行分析,提取了四足动物行走过程中的关节运动逻辑以及步态顺序.最后,以犀牛为实验对象,验证了方法对拍摄角度的变化具有一定适应性.研究结果可为四足动物运动信息的智能感知提供参考.
文献关键词：
计算机视觉;深度学习;骨架提取;运动特征
中图分类号：
作者姓名：
陈瑶;张云伟;雷金辉;田泽薇;黎丽
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明 650500;昆明理工大学云南省人工智能重点实验室 昆明 650500;昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室 昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]陈瑶;张云伟;雷金辉;田泽薇;黎丽-.基于视觉的四足动物骨架及行走步态特征提取方法)[J].电子测量与仪器学报,2022(02):68-77
A类：
B类：
四足动物,行走步态,步态特征,行走期,骨架信息,HRnet,深度神经网络,上下文信息,信息增强,多尺度信息,信息融合,融合构建,提取模型,测试数据,关键点估计,平均相似度,召回率,骨架提取,水牛,羊驼,实验对象,走时,步频,步态周期,髋关节,膝关节角度变化,关节运动,运动逻辑,犀牛,对拍,拍摄角度,运动信息,智能感知,计算机视觉,运动特征
AB值：
0.415859
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