仪器仪表学报

作者：黄高华，李玉榕，姜海燕，陈建国

单位：黄高华,1.福州大学电气工程与自动化学院福州350108； 2.福建省医疗器械和医药技术重点实验室福州350108,,李玉榕,1.福州大学电气工程与自动化学院福州350108； 2.福建省医疗器械和医药技术重点实验室福州350108,liyurong@ fzu.edu.cn,姜海燕,1.福州大学电气工程与自动化学院福州350108； 2.福建省医疗器械和医药技术重点实验室福州350108,,陈建国,1.福州大学电气工程与自动化学院福州350108； 2.福建省医疗器械和医药技术重点实验室福州350108,

关键词：视觉;无标记;三维关键点估计;关键点增强;肌骨模型;运动学分析

基金：国家自然科学基金（62373108）、福建省技术创新重点攻关及产业化项目（校企联合类）（2024XQ001）资助

针对基于标记的光学系统成本高、耗时长、专业性强的问题，提出了一种采用两个视角的视觉无标记运动学分析方法，旨在实现便捷、低成本的运动学评估。首先，集成SwinTransformer的全局上下文建模能力、坐标注意力的精准位置感知能力、双向特征金字塔网络的多尺度特征融合能力，构建二维特征提取架构，克服自遮挡、关键点小目标检测问题，有效提取二维特征。其次，提出以关键点位置合理性和肢体长度一致性为关节上下文约束的三角测量方法，并结合人体参数化模型对三维关键点进行重构，提高关键点估计精度。最后，构建关键点增强模型，获取解剖标记集并结合肌骨模型进行运动学分析。公开数据集上的运动学评估实验表明，所提方法的平均关节角度误差为8.59°，平均关节位置误差为42.02mm，优于现有的高性能方法。同时，为验证方法在真实场景下的适用性，以商用动作捕捉系统Xsens作为评估标准，并与当前主流方法OpenCap进行比较，分别对肩关节和步态运动学展开分析。实验结果表明，在肩关节和步态运动学上，所提方法与Xsens的相关系数分别为0.92和0.86，较OpenCap的相关系数分别提高9.52%和7.40%；角度误差分别为13.97°和3.12°，较OpenCap的误差分别下降27.01%和25.18%。综上所述，在公开数据集和真实场景下，所提方法可实现比当前主流方法更准确的运动学分析，对促进运动学分析相关应用的推广具有重要意义。

来源：2026年第1期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

查看仪器仪表学报杂志2026年第1期