【摘 要】
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本文针对运动相关性脑震荡现场检测方法成本高、操作复杂、存在人为因素影响等问题,设计并验证了基于两台体感传感器的平衡误差评分系统,实现了非接触式、自动的现场脑震荡检测功能。论文针对单台传感器在骨架跟踪过程中出现的遮挡、视角限制、振荡等问题,提出了采用两台传感器的检测方案,并对两台传感器的摆放位置进行建模,分析了摆放角度与摆放距离对有效工作范围的影响;通过空间坐标系转换原理将两台传感器分别采集到的骨骼
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本文针对运动相关性脑震荡现场检测方法成本高、操作复杂、存在人为因素影响等问题,设计并验证了基于两台体感传感器的平衡误差评分系统,实现了非接触式、自动的现场脑震荡检测功能。论文针对单台传感器在骨架跟踪过程中出现的遮挡、视角限制、振荡等问题,提出了采用两台传感器的检测方案,并对两台传感器的摆放位置进行建模,分析了摆放角度与摆放距离对有效工作范围的影响;通过空间坐标系转换原理将两台传感器分别采集到的骨骼数据映射到基准坐标系下,并采用以人体骨骼长度作为约束条件的骨骼优化算法,将两组骨骼数据进行融合,解决了单台传感器的相关问题;最后根据平衡误差评分系统协议中的姿态判定准则,进行了姿态的特征分析、提取及归类,再通过重复计数纠正算法实现了人体平衡误差评分系统中的评分功能。通过对5名受试者分别进行3次完整测试,采用线性回归分析方法对人工观测数据和系统测量数据进行回归分析,得出的相关系数为0.793,是单台传感器相关系数0.38的2.08倍。
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