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        基于計算機視覺的手勢識別康復系統(tǒng)研究與應用

        2023-01-18 10:07:58
        關鍵詞:手勢手部病患

        唐 莉

        (景德鎮(zhèn)學院,江西 景德鎮(zhèn) 333000)

        手部疾病不僅對個人、家庭造成醫(yī)療負擔,還會增加國家在醫(yī)療方面的支出,影響經(jīng)濟發(fā)展。雖然現(xiàn)在市面上出現(xiàn)一些以分析病患手掌信息的數(shù)據(jù)手套,或是以手部觸覺為技術基礎的手部康復系統(tǒng),但是卻存在價格昂貴、設備重量過大、靈活性不足等問題,并不適用于大面積推廣。因此,本文將以計算機視覺角度,對于手勢識別康復系統(tǒng)做全面分析。

        1 手勢識別康復系統(tǒng)基本結構

        當前,治療手部疾病主要有兩種智能化方案可供選擇:一是以數(shù)據(jù)手套為技術基礎的手部遠程虛擬康復系統(tǒng)。這種治療方案需預先創(chuàng)設虛擬場景,由病患通過數(shù)據(jù)手套對場景中的小球進行抓握,緩慢恢復手部正常功能,實現(xiàn)手部康復訓練。但整體設備擁有一定重量,會帶給病患較大的負重感,極容易在康復訓練中出現(xiàn)二次傷害,影響手部正?;謴?。并且現(xiàn)在數(shù)據(jù)手套的一些技術尚未突破,無法實現(xiàn)批量試生產(chǎn),導致整個康復設備的價格偏高,并不適合大面積推廣應用。二是以人體觸覺為基礎的虛擬康復系統(tǒng)。這種治療方案是在虛擬場景的基礎上增加人體觸覺系統(tǒng),從而設計用于手部康復的“3D迷宮”,病患通過舉起、放下杯子,或者對小球抓握等手部動作,控制圖像完成迷宮任務,在任務過程中進行手部訓練[1]。雖然這種治療方案可以提升患者對手部訓練的積極性,但是受限于技術,導致系統(tǒng)僅支持數(shù)個特定動作,病患的恢復訓練不具備動作的靈活性。

        本文設計的手勢識別康復系統(tǒng)基本結構見圖1。

        圖1 手勢識別康復系統(tǒng)基本結構

        2 手勢識別康復系統(tǒng)結構功能模塊

        本系統(tǒng)應用PyCharm編輯器,可以有效提高編程速度,控制系統(tǒng)開發(fā)時間。以Anaconda管理數(shù)據(jù)包,并以開源視覺庫OpenCV為主,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為輔,負責處理圖像數(shù)據(jù),sklearn用于模型訓練,PyQt則用于界面設計,實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化[2]。

        2.1 圖像采集

        通過PC端攝像頭實現(xiàn)采集病患的康復手勢,OpenCV在接收圖片信息后,會將其細分為許多像素點,構成表述圖片的像素圖,并把圖像移動至文件夾,通過命名文件夾的方式標記圖像內(nèi)容。

        2.2 圖像預處理

        2.2.1 圖像分割

        PC端攝像頭負責采集各個等級的灰度圖像,但是在許多應用場景中,僅需要純黑、純白兩種類型的圖像[3]。例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取圖像特征信息時,只需輸入線條、文字構成的圖像,以此加快信息提取速度,提高模型訓練精度。本文將應用自適應閾值二值化算法,對圖像做分割處理。對于攝像頭獲得的彩色圖片做灰度化處理,再通過二值化處理灰度圖像,獲得一個閾值。如果閾值小于灰度,則將該區(qū)域設置為255像素;如果閾值大于灰度,則將該區(qū)域設置為0像素。該方法是針對一些擁有較大的光影變化圖像,利用其灰度直方圖獲得契合圖像信息的二值化閾值,通過兩個合適高斯,在兩者相交的灰度值,就是應用的閾值。圖像二值化自適應閾值通過最大類間方差法(OTSU)獲得。閾值把圖像劃分成前景、后景兩個部分,現(xiàn)設定閾值為T,像素對應的灰度級設定為f(x,y),通過閾值分割得到的圖像g(x,y)則被設為

        式中:T為分割閾值;1為前景;0為后景;兩者共同構成圖像二值化。

        在選擇最符合應用條件的閾值時,需保證目標和背景擁有最大化差別,可使用OTSU進行推導。

        圖像總平均灰度U的表達式為

        前景與后景的方差S的表達式為

        式中:W0為前景點數(shù)在圖像中的占比;U0為前景平均灰度;W1為后景點數(shù)在圖像中的占比;U1為后景平均灰度。

        只有在S最大時,才能讓前景與后景擁有最大差距,獲得的灰度即為最佳閾值。

        2.2.2 圖像平滑處理

        作為計算機視覺實現(xiàn)相對簡單、應用頻率高的圖像平滑處理,其主要負責降低圖像噪點,控制分辨率。圖像如果沒有經(jīng)過處理,會攜帶例如噪音等高頻信息,直接做卷積運算會造成運算成本額外支出。因此,需要通過濾波器去除噪音,將圖像做模糊處理。本文將應用均值平滑濾波的圖像做平滑處理。作為一種線性濾波算法,均值濾波是向目標像素值提供濾波模板,這個模板擁有目標像素附近m×n個臨近像素,即將目標像素預先取出,以目標像素附近的像素平均值描述目標像素值。m×n構成的矩陣被稱作核,利用核對像素點進行處理,在去噪處理后,即可獲得結果圖像。均值濾波處理公式為

        5×5矩陣即為模糊內(nèi)核,本文將采用blur()方法對圖像做平滑處理。

        2.3 圖像分類

        因為計算機是以像素值方式識別圖片,并不是以人類視覺分辨事物、類別,因此需要以圖像分類方式對圖片做區(qū)分。本文將通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡圖像分類算法進行圖像分類。使用主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)技術,對圖像特征和需要分類處理的圖像特征碼做提取操作,以特征碼獲得輸入項,圖像標簽當成輸出項使用,并將兩項送入神經(jīng)網(wǎng)絡中做訓練操作,讓神經(jīng)網(wǎng)絡對各個類別圖像特征進行學習,并在最后把待分類特征碼輸入,測試神經(jīng)網(wǎng)絡的學習效果,利用神經(jīng)網(wǎng)絡輸出項分析圖像的類別。

        2.4 圖像識別

        計算機是以顏色輪廓區(qū)分圖像,由三原色構成的顏色可以利用調(diào)色方式獲得各類圖像顏色。在圖像識別中,本文應用RGB(Red,Green,Blue)通道對圖像做識別操作。OpenCV最常見的圖像通道有單通道與三通道。使用灰度描述色彩的黑白圖像,即為單通道。比如黑色像素值為0,白色像素值為255,因此灰度范圍處于0~255范圍內(nèi)。彩色圖像需要使用RGB通道進行描述,即為三通道,比如白色是(255,255,255),黑色是(0,0,0)。為讓本文內(nèi)容更具有應用價值,將應用三通道進行圖像識別。

        3 基于計算機視覺的手勢識別康復系統(tǒng)設計

        3.1 康復系統(tǒng)運行流程

        3.1.1 樣本采集

        由病患在系統(tǒng)界面的識別方框中做出手勢,通過攝像頭進行識別,并將拍攝內(nèi)容保存于文件夾中,通過文件夾命名標記手勢。本文在查閱大量手部疾病醫(yī)療檔案后,現(xiàn)定義幾種手勢,分別為等待動作的懸垂、鍛煉兩個手指的二指捏、運動手腕的擊打、四指聯(lián)動的柱狀抓握、單個手指獲得的勾拉、手指與手腕聯(lián)動的側捏,由此構建康復手勢數(shù)據(jù)庫。使用cv2.VideoCapture(0)調(diào)用PC端攝像頭,對于病患的手勢進行采集。為了讓系統(tǒng)更加具有適用性,服務更多病患,選擇10歲及以下、11歲到50歲、50歲以上3個年齡段的人群,拍攝500張手勢圖,圖片規(guī)格設定為306×306。以正午陽光作為光源,在室內(nèi)進行正常拍攝收集。并且采集手勢保持男女比例平衡,擴大系統(tǒng)適用性。

        3.1.2 圖片預處理

        為讓手勢訓練期間的過擬合與處理圖片計算量得到有效控制,要對圖片做預處理。使用cv2.Imread()加載圖片,并通過Numpy array()歸一化處理圖片,使模型獲得更快的收斂速度,有效提高精度,再通過LabelBinarizer()對圖片做二值化處理,把原本攝像頭采集的彩色圖像轉化為黑白圖像,此時圖像被稱為二值化灰度圖像。利用blur()實現(xiàn)平滑處理二值化灰度圖像,有效控制圖像攜帶噪聲。通過pickle dump(lb,f)把圖像的標簽數(shù)據(jù)更改成dat文件,便于后續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡訓練與模型測試。

        3.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡訓練

        對于本文設計的手部康復系統(tǒng),在神經(jīng)網(wǎng)絡結構中涉及5個擁有相同卷積核規(guī)格的卷積層,并使用全零填充模式,應用Relu激活函數(shù);3個規(guī)格為2×2、步長為2的池化層,要求池化操作最大化;以及2個全連接層。在設置全連接層前,本文設計的系統(tǒng)還使用Dropout模式,將50%的神經(jīng)元參數(shù)進行隨機丟棄,通過將這些參數(shù)在現(xiàn)在的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中排除,實現(xiàn)預防過擬合目標。最后,使用Softmax函數(shù)于輸出層,實現(xiàn)分類輸出訓練結果。

        3.1.4 模型測試

        確保模型使用的精度,要對模型做安全測試。先通過pickle load()對標簽數(shù)據(jù)進行加載,同時load_model()調(diào)動神經(jīng)網(wǎng)絡運行,并通過inverse_transform()把已經(jīng)標準化處理的數(shù)據(jù)轉變成原始數(shù)據(jù),通過調(diào)用cv2.VideoCapture(0),將PC端攝像頭打開,并于界面區(qū)域作出存儲在數(shù)據(jù)庫中的病患手勢,利用cv2.putText()把手勢類型投影在屏幕上,利用識別區(qū)域做出手勢,對屏幕顯示類型進行對比,判斷模型是否擁有良好的準確度。模型測試要進行重復多次,直到模型測試對于手勢判斷擁有較高的準確度,并且模型測試結果逐漸趨于穩(wěn)定時,才能將該模型應用在后續(xù)的手部康復訓練中。

        除此之外,本系統(tǒng)還提供康復歷史查詢功能,病患可根據(jù)需求查詢以往手部康復訓練情況。

        3.2 病患康復訓練過程

        患有手部疾病的病患,在接觸本文設計的康復系統(tǒng)時需要確認是否是首次使用,如果是,則要由病患根據(jù)康復訓練要求,將各類手勢輸入到系統(tǒng)中;如果不是,則跳過該環(huán)節(jié)??祻拖到y(tǒng)會將病患輸入的各種手勢作為一組,一個療程擁有多組手勢訓練,引導病患做康復訓練。在訓練期間,病患要以設備屏幕顯示的文字信息為準,于界面區(qū)域做出屏幕要求的手勢,做出本療程的全部手勢后,本療程結束。在手部訓練結束后,會將其作為數(shù)據(jù)送入數(shù)據(jù)庫儲存,病患可以通過歷史查詢選項,查看數(shù)據(jù)庫對過去療程中的康復訓練反饋信息,由系統(tǒng)分析病患在過去療程中手部訓練完成度,并對訓練計劃展開科學調(diào)整。在初次接觸康復訓練系統(tǒng)時,病患可以將療程的組數(shù)設置為1~3組,用于適應性訓練。等到病患已經(jīng)適應當前康復訓練強度后,則通過增加單個療程訓練組數(shù)的方式,提升訓練難度。這種循序漸進的康復訓練模式,可以讓病患逐漸提升康復訓練信心,也能利用這種難度引導方式,提升病患手部恢復質(zhì)量。

        近些年,我國人工智能領域積極和其他領域進行融合發(fā)展,手勢識別康復就是人工智能與醫(yī)療結合的最新產(chǎn)物。未來若想讓手勢識別康復系統(tǒng)得到更廣泛應用,降低生產(chǎn)成本,提升康復訓練效果,就需要積極和手部醫(yī)療相關醫(yī)院展開深度合作,將更多醫(yī)護知識應用在系統(tǒng)中,以此實現(xiàn)優(yōu)化訓練類型、過程設計。

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