[发明专利]基于深度学习的肌腱状况评估方法、装置及存储介质

摘要

本发明涉及智能决策技术领域，公开了一种基于深度学习的肌腱状况评估方法，包括：获取目标用户的第一动作视频；从该视频中提取第一图像；基于第一图像提取第二图像；将第一图像和第二图像输入至卷积神经网络模型；若该模型识别结果为目标用户的目标部位的肌腱受损，获取第一动作视频中相邻帧图像；计算相邻帧图像的第一相似度，获取预设非受损肌腱动作姿态的相邻帧的第二相似度；根据第一相似度与第二相似度的差值确定目标用户的肌腱受损程度及与肌腱受损程度对应的推荐康复训练信息为目标用户的康复计划。本发明还提出一种基于深度学习的肌腱状况评估装置以及一种存储介质。本发明可以对用户肌腱状况是否受损进行准确评估并在肌腱受损后提供更加准确的康复训练意见。

主权项

1.一种基于深度学习的肌腱状况评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标用户的第一动作视频；从所述第一动作视频中提取包含所述目标用户的目标部位的肌腱动作姿态的第一图像，其中，所述第一图像为单帧图像；基于所述第一图像从所述第一动作视频中提取包含所述目标用户的目标部位的肌腱动作姿态的第二图像，其中，所述第二图像为连续多帧图像；将所述第一图像和所述第二图像输入至训练的卷积神经网络模型，获取所述卷积神经网络模型输出的所述目标用户的所述目标部位的肌腱是否受损的识别结果；若所述识别结果为所述目标用户的所述目标部位的肌腱受损，获取所述第一动作视频中的多组相邻帧图像；计算所述多组相邻帧图像中任意相邻帧图像的第一相似度，以及获取预设非受损肌腱动作姿态的相邻帧的第二相似度；根据所述第一相似度以及所述第二相似度的差值确定所述目标用户的肌腱受损程度；确定与所述肌腱受损程度对应的推荐康复训练信息为所述目标用户的康复计划。