本文關(guān)鍵詞：基于Kinect的上肢運(yùn)動(dòng)康復(fù)交互系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在康復(fù)醫(yī)療領(lǐng)域,現(xiàn)在主要以人工和機(jī)器人輔助訓(xùn)練兩種康復(fù)方法,人工輔助訓(xùn)練是康復(fù)教練一對(duì)一的對(duì)病患進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練的指導(dǎo),但現(xiàn)實(shí)中往往醫(yī)療資源匱乏,機(jī)器人輔助方式又會(huì)有造價(jià)昂貴、智能型單一等缺陷。提供一種具有良好的康復(fù)效果,又能解決醫(yī)療資源匱乏、維護(hù)成本低、造價(jià)低廉的康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)是康復(fù)醫(yī)療領(lǐng)域重要的研究課題。為了解決上述問題,本文通過人機(jī)交互、動(dòng)作識(shí)別技術(shù)和移動(dòng)醫(yī)療有效結(jié)合研究運(yùn)動(dòng)康復(fù)交互系統(tǒng)。本文系統(tǒng),分為康復(fù)病患、康復(fù)教練、主治醫(yī)師三種角色,包括移動(dòng)端、PC端和服務(wù)器端,PC端連接Kinect硬件設(shè)備和Unity3D捕獲人體上肢三維坐標(biāo)數(shù)據(jù),通過控制虛擬人物進(jìn)行康復(fù)運(yùn)動(dòng),在虛擬場景中重建病患動(dòng)作,連接服務(wù)器進(jìn)行人體動(dòng)作識(shí)別和評(píng)估,移動(dòng)端部分實(shí)現(xiàn)不同角色之間信息交流,連接服務(wù)器達(dá)到信息的閉環(huán)和多終端協(xié)作。主要研究內(nèi)容如下：1、研究特征提取方式：通過Kinect傳感器獲取人體深度圖和骨架信息,研究人體關(guān)節(jié)點(diǎn)活動(dòng)度測(cè)量方法,提取運(yùn)動(dòng)流的特征數(shù)據(jù),采用霍爾特指數(shù)平滑方法對(duì)Kinect獲得的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,防止噪聲造成的抖動(dòng)和跳躍等帶來的運(yùn)動(dòng)失真。2、研究運(yùn)動(dòng)康復(fù)系統(tǒng)的交互形式：分析三種角色,設(shè)計(jì)基于不同角色的權(quán)限管理系統(tǒng),研究系統(tǒng)功能邏輯。3、研究動(dòng)作識(shí)別方法：通過改進(jìn)的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法(STDTW)對(duì)動(dòng)作流進(jìn)行動(dòng)作匹配,并通過K-means算法實(shí)現(xiàn)動(dòng)作評(píng)估,有效并高效的實(shí)現(xiàn)康復(fù)訓(xùn)練中最關(guān)鍵的動(dòng)作識(shí)別部分,通過算法的有效改進(jìn)和融合,實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)康復(fù)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)。4、研究系統(tǒng)中交互場景的構(gòu)建：通過Unity3D建立虛擬人物、虛擬場景,病患在康復(fù)過程中操控虛擬人物將動(dòng)作流重現(xiàn)在虛擬場景中展現(xiàn),以三維場景形式給康復(fù)訓(xùn)練帶來一定的趣味性,以提高訓(xùn)練興趣和積極性。實(shí)驗(yàn)表明,使用本文的運(yùn)動(dòng)康復(fù)交互系統(tǒng)進(jìn)行上肢康復(fù)訓(xùn)練可以達(dá)到預(yù)期效果,同時(shí)以三維場景形式訓(xùn)練也可以提高病患的訓(xùn)練積極性。
【關(guān)鍵詞】：康復(fù)訓(xùn)練 移動(dòng)醫(yī)療 人機(jī)交互 Kinect 動(dòng)作識(shí)別 Unity3D
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R49;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 傳統(tǒng)康復(fù)訓(xùn)練方法12-13
• 1.2.2 移動(dòng)醫(yī)療市場現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 Kinect在康復(fù)訓(xùn)練中的應(yīng)用現(xiàn)狀14-15
• 1.2.4 人體動(dòng)作識(shí)別研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 本文主要工作16-17
• 1.4 本文章節(jié)安排17-18
• 第二章 運(yùn)動(dòng)康復(fù)交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)18-30
• 2.1 Kinect簡介18-19
• 2.2 Unity 3D簡介19-20
• 2.3 系統(tǒng)概述20-22
• 2.4 系統(tǒng)邏輯框架22-23
• 2.5 系統(tǒng)功能架構(gòu)23-28
• 2.5.1 總體功能架構(gòu)23-24
• 2.5.2 康復(fù)病患角色邏輯24-26
• 2.5.3 康復(fù)教練角色邏輯26-27
• 2.5.4 主治醫(yī)生角色邏輯27-28
• 2.6 系統(tǒng)數(shù)據(jù)流28-29
• 2.7 本章小結(jié)29-30
• 第三章 康復(fù)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究30-46
• 3.1 基于霍爾特指數(shù)平滑法的運(yùn)動(dòng)特征提取30-36
• 3.1.1 Kinect工作原理30-32
• 3.1.2 Kinect SDK介紹32-33
• 3.1.3 關(guān)節(jié)特征選取33
• 3.1.4 關(guān)節(jié)活動(dòng)度特征提取33-35
• 3.1.5 霍爾特指數(shù)平滑法預(yù)處理35-36
• 3.2 基于STDTW算法的動(dòng)作識(shí)別36-40
• 3.2.1 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法DTW37-38
• 3.2.2 DTW算法的一般改進(jìn)38-39
• 3.2.3 本文改進(jìn)的算法STDTW39-40
• 3.3 基于K-means算法的動(dòng)作評(píng)估40-42
• 3.4 算法實(shí)驗(yàn)分析42-45
• 3.4.1 康復(fù)訓(xùn)練運(yùn)動(dòng)實(shí)例42-44
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果44-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第四章 運(yùn)動(dòng)康復(fù)交互系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)46-52
• 4.1 移動(dòng)端實(shí)現(xiàn)46-48
• 4.2 PC端實(shí)現(xiàn)48-51
• 4.2.1 病患PC端實(shí)現(xiàn)48-50
• 4.2.2 康復(fù)教練PC端實(shí)現(xiàn)50-51
• 4.3 本章小結(jié)51-52
• 總結(jié)和展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文59-63
• 致謝63

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：327302