【摘 要】
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针对手部疾病患者康复成本较高和康复训练不便的问题,开发了一种非穿戴式的基于手势识别的手部康复智能评估算法.为了提高手势识别检测能力,参照GhostNet原理,并结合自注意力机制,设计了全新的网络模块Lwblock.将YOLOv4算法中的模块Resblock改进为网络模块Lwblock,提出了 Hand-YOLOv4算法.基于RexNet在Hand-YOLOv4算法框选的矩形区域内深度学习,识别出手部21个关键点.以自主手势识别技术为核心,结合动态时间规整(DTW)算法,设计了手部康复智能评估算法.试验结果
【机 构】
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南通职业大学电子信息工程学院,江苏南通226007;华东理工常熟研究院有限公司,江苏常熟215500;南通大学电气工程学院,江苏南通226019;上海大学机电工程与自动化学院,上海200444;南通大
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针对手部疾病患者康复成本较高和康复训练不便的问题,开发了一种非穿戴式的基于手势识别的手部康复智能评估算法.为了提高手势识别检测能力,参照GhostNet原理,并结合自注意力机制,设计了全新的网络模块Lwblock.将YOLOv4算法中的模块Resblock改进为网络模块Lwblock,提出了 Hand-YOLOv4算法.基于RexNet在Hand-YOLOv4算法框选的矩形区域内深度学习,识别出手部21个关键点.以自主手势识别技术为核心,结合动态时间规整(DTW)算法,设计了手部康复智能评估算法.试验结果表明,在手势识别任务中,检测速度较原模型提高了 14％,且检测精度不会降低.该智能评估算法检测精度可达到90％以上,完全能够胜任手部康复评估工作,将促使手部医疗康复领域向舒适化、便捷化方向发展.
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针对滚动轴承微弱故障信号的非线性、非平稳、易被强背景噪声掩盖的特点,提出一种自适应奇异谱分解(ASSD)、多点优化最小熵解卷积(MOMEDA)与频率加权能量算子(FWEO)相融合的微弱故障诊断方法.首先,利用ASSD算法对原始信号进行处理,采用合成峭度与斯皮尔曼等级相关系数(SRCC)作为联合判据,自适应确定奇异谱分量个数后,根据合成峭度最大原则筛选出最佳奇异谱分量.然后,利用MOMEDA算法对最佳奇异谱分量作进一步解卷积处理,实现故障特征强化放大.最后,通过FWEO算法获取解卷积信号的瞬时能量信号,并通
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