[发明专利]基于振动检测的数字孪生智能健康预测方法及装置

权利要求书

1.一种基于振动检测的数字孪生智能健康预测方法，其特征在于，所述方法应用于移动终端，所述移动终端包括摄像头，所述方法包括：

当接收到健康预测指令时，采集用户的运动视频；

基于所述用户的运动视频识别出所述用户当前动作对应的受力部位；

判断所述受力部位是否位于所述移动终端的拍摄范围内；

若所述受力部位位于所述移动终端的拍摄范围内，则根据所述运动视频获取所述受力部位的振动视频；

根据所述受力部位的振动视频确定所述受力部位的第一振动信息；

根据所述第一振动信息从数字孪生智能健康预测模型中获取所述受力部位的第一受力状况，所述数字孪生智能健康预测模型存储了所述用户的不同身体部位在不同受力状况下的模拟振动信息；

根据所述第一受力状况，确定所述用户当前动作的第一危险度评分。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述受力部位的振动视频确定所述受力部位的第一振动信息包括：

对所述受力部位的振动视频的图像帧进行校准，以得到稳定的多个运动特征点；

对所述多个运动特征点进行跟踪，以得到所述多个运动特征点的轨迹向量；

采用聚类算法对所述多个运动特征点的轨迹向量进行聚类，以得到K类运动层；

从所述K类运动层中获得需要进行放大的目标运动层；

对所述目标运动层中运动特征点的偏移距离乘以一个放大倍数放大，以得到放大的运动层；

对所述放大的运动层进行渲染，以得到所述第一振动放大视频；

获取所述第一振动放大视频对应的图像帧，采用相位相关算法对所述图像帧进行计算，以得到图像帧间的第一交叉互功率谱；

对所述第一交叉互功率谱进行反傅立叶变换，以得到所述第一振动信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述受力部位的振动视频的图像帧进行校准，以得到稳定的多个运动特征点，包括：

选择所述受力部位的振动视频中的至少一帧图像；

根据所述至少一帧图像确定所述受力部位的振动视频中在视频采集过程中处于相对静止状态的参考特征点；

将所述至少一帧图像包括的每一帧图像按照N个不同圆心进行圆形图像截取，以得到N个基础圆形分区，N为大于3的整数；

从所述N个基础圆形分区中选出目标圆形分区，所述目标圆形分区包含相对运动特征点，所述相对运动特征点为针对所述参考特征点进行相对运动的运动特征点；

将所述目标圆形分区按照预设窗口进行截取，以得到多个截取分区，所述预设窗口的大小和形状根据所述受力部位的肌肉形态确定；

依次从所述多个截取分区中获取运动距离处于预设范围的相对运动特征点，并累计已获取相对运动特征点的数值，所述预设范围为所述受力部位在正常受力状态下的振动幅度范围；

当累计的数值不小于预设数值时，确定已获取的相对运动特征点为所述稳定的多个运动特征点。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述受力部位不位于所述移动终端的拍摄范围内，则确定与所述受力部位关联且位于所述移动终端的拍摄范围内的关联部位；

根据所述运动视频获取所述关联部位的振动视频；

根据所述关联部位的振动视频确定所述关联部位的振动信息；

根据所述关联部位的振动信息得到所述受力部位的第二振动信息；

根据所述第二振动信息从数字孪生智能健康预测模型中获取所述受力部位的第二受力状况；

根据所述第二受力状况，确定所述用户当前动作的第二危险度评分。