基于深度学习的多视角儿童运动协调能力评估系统及方法

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基于深度学习的多视角儿童运动协调能力评估系统及方法
申请号:CN202510916539
申请日期:2025-07-03
公开号:CN120809152A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于深度学习的多视角儿童运动协调能力评估系统及方法,属于运动评估技术领域,解决了现有技术对儿童运动评估主要依赖人工观察和简单物理测试,难以同步追踪儿童动作的多个角度和关键细节的问题,所述方法包括训练得到骨骼点检测模型和运动能力评估模型,基于采集摄像头采集进入场地人员的实时视频流,骨骼点检测模型识别预处理数据集中骨骼关键点,基于运动区域划分法对人员匹配结果进行多人检测,运动能力评估模型对多人检测结果量化分析;本发明结合了视觉识别与运动状态检测技术,且采用正视角与侧视角双摄像头布局,配合深度学习算法,实现了自动化的儿童动态动作评估。能够完整捕捉动作过程,提高了检测精准度与效率。
技术关键词
运动能力评估 骨骼关键点 运动协调能力 实时视频流 儿童 数据 专用视频 专用图像 运动状态检测 深度卷积神经网络 多视角 评估系统 髋关节 特征提取模块 人体结构 回归方法 平滑滤波方法 局部结构特征