仪器仪表学报

作者：张堃，张鹏程，陈孝豪，张彬，华亮

单位：张堃,南通大学电气与自动化学院南通226019,zhangkun_nt@163.com,张鹏程,南通大学电气与自动化学院南通226019,,陈孝豪,南通大学电气与自动化学院南通226019,,张彬,苏州市体育专业运动队管理中心苏州215000,,华亮,南通大学电气与自动化学院南通226019,

关键词：序列到序列;FFPose算法;四支路流式变换器;可学习比例参数;无接触式

基金：江苏省研究生实践创新项目（KYCX25_3747）资助

在康复运动场景中，运动输入通常是视频序列，基于主流的2D人体姿态估计方法和深度相机进行的伪3D方案无法对视频中的骨骼点测距，影响最终评估效果。为了解决这个问题，提出一种针对视频的序列到序列3D帧聚焦姿态识别方法用于康复评估。其目的是从最原始的二维噪声场景中直接提取更全面、更详细的三维坐标信息，并基于这些信息进行运动序列分析。该方法采用四支路流式变换器，能够捕获长序列时间与空间之间的交互关系，同时分别对原始2D输入进行时序与空间处理。这四支路信息通过可学习比例参数进行整合，并通过一个额外模块，结合空间编码器和增强型时间解码器获得最终输出。所提方法在Human3.6M数据集上的表现优于最先进方法，平均关节位置误差仅为14.4mm，三维姿态坐标误差最低，证明了所提主干架构能够有效处理更复杂的康复运动视频序列任务，同时在实际康复视频序列的对比实验也验证了本方法的有效性。此外，基于先进的人体姿态估计方法，研发了一种新颖的多维度智能康复运动评估分析系统，能够对人体各个关节120个动作进行运动指标估计，已进入临床验证阶段，并完成2000余例病人测试，平均准确率93.2%。

来源：2025年第6期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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