【摘 要】
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骨科手术后、脑卒中、慢性病等造成的运动功能障碍都需要进行康复训练。但是受限于经济水平和医疗资源,在我国以及众多低收入国家,专业康复指导价格昂贵,患者望而却步。虽然近几年市场上逐渐兴起了一些康复机器人和可穿戴式康复辅具,但其设备笨重、价格昂贵,人机互动模式单调,人性化、个性化上的设计还远远不足,无法实现高效、可靠、安全的智能交互与控制。为了提供一种经济的、交互便捷的康复训练模式,本文主要做了以下工作
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骨科手术后、脑卒中、慢性病等造成的运动功能障碍都需要进行康复训练。但是受限于经济水平和医疗资源,在我国以及众多低收入国家,专业康复指导价格昂贵,患者望而却步。虽然近几年市场上逐渐兴起了一些康复机器人和可穿戴式康复辅具,但其设备笨重、价格昂贵,人机互动模式单调,人性化、个性化上的设计还远远不足,无法实现高效、可靠、安全的智能交互与控制。为了提供一种经济的、交互便捷的康复训练模式,本文主要做了以下工作:1)针对单个关节部位的康复训练,提出了一种基于动作识别的方案。针对最常见的三种康复场景:手部、肘部、颈部一一建模,利用手部姿态估计（均方误差MSE:11.83）、人脸检测（平均正确率AP:98.61%）、头部姿态估计（平均绝对误差MAE:5.42）等技术完成康复动作的识别,同时在专业医师的帮助下设计了一组简洁的康复标准,基于此判断患者是否完成了相应的康复任务,实时的对患者的康复训练进行指导。2)针对多个关节部位的联合康复训练,提出了一种基于视频流匹配的方案。设计了一种基于关键帧的动作流匹配算法,解决了由于示范者与患者身材不同,使用传统的人体动作相似度衡量指标衡量时误差较大的问题,该算法在CPU上可以达到30FPS+的处理速度,满足康复训练指导的实时性要求。3)基于吾家医小程序,实现了一个线上康复训练系统,为患者提供了一种便捷、经济的居家康复训练方式。为了满足网络状况较差时和离网状态的康复训练,还将模型部署到了移动端,但是移动端算力和内存受限,因此利用了Mobile Net V2等轻量级网络、剪枝量化、知识蒸馏等手段对模型精减,将推理速度提高到了70FPS+,得到了可用于移动端的模型。
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