[发明专利]一种基于动态赋权和灰色预测下的骨骼抖动检测方法有效
| 申请号： | 201910316968.8 | 申请日： | 2019-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN110083239B | 公开（公告）日： | 2022-02-22 |
| 发明（设计）人： | 王海学;杨淑婷;楼容;张阳;刘峰 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F3/01 | 分类号： | G06F3/01;G06V40/20 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210046 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于动态赋权和灰色预测下的骨骼抖动检测方法，包括：采集设定骨骼动作的历史运动数据，对历史运动数据利用距离公式进行预处理，并截取预处理后所述骨骼动作对应的有效数据序列；采用分段幂函数对所述有效数据序列进行动态赋权处理，得到赋权数据序列，并基于所述赋权数据序列获取对应骨骼动作的第一规律性；采用灰度预测算法整合赋权数据序列，获取赋权数据序列对应的第二规律性，基于第二规律性预测骨骼在1s～2s后的运动数据；基于历史运动数据设置人体运动所对应的骨骼运动阈值 |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 动态 灰色 预测 骨骼 抖动 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于动态赋权和灰色预测下的骨骼抖动检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、采集设定骨骼动作的历史运动数据，对所述历史运动数据利用距离公式进行动态切割，截取所述历史运动数据中对应骨骼动作的有效数据序列；S2、采用分段幂函数对所述有效数据序列进行动态赋权处理，得到赋权数据序列，并基于所述赋权数据序列获取对应骨骼动作的第一规律性；S3、采用灰度预测算法整合所述赋权数据序列，获取所述赋权数据序列对应的骨骼动作的第二规律性，基于所述第二规律性预测骨骼在1s～2s后的运动数据；S4、基于所述历史运动数据设置人体运动所对应的骨骼运动阈值![]()
采用距离公式对所述运动数据预处理得到数据序列{Ym}，Ym＝Yi,0≤i≤m，若![]()
则说明骨骼无抖动现象；否则，说明出现骨骼抖动。
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