基于视频的动物运动跟踪分析系统及应用分析

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1、1绪论1.1课题的研究背景及意义刺激电极本课题来源于国家自然科学基金面上项冃“基于脊髓硬膜外电刺激的康复与能量代谢控制研究”(项目号:60874035)。脊髓硬膜外电刺激(EpiduralSpinalCordStimulation,ESCS)是从功能电刺激⑴(FunctionElectricalStimulation,FES)发展而来的新技术,本项目将各种ESCS参数将由实验分析系统软件模块生成控制信号(控制指令)传至体外的控制器,由体外控制器发射脉冲射频信号控制皮下刺激器产生相应的刺激脉冲电信号,传递给

2、置入动物脊椎破膜外腔的ESCS电极,对其脊髓产生电刺激,再结合跑台训练,促进动物行走功能的康复,实验系统结构如图1・1所示。动物减隶星干褪檢的训练跑台运动分析礙统图1-1实验系统结构示意图康复效果的评定是实验中不可缺少的一部分,其中步态分析是对实验动物行走方式的检查,在康复医学、骨科学以及神经学领域里,应用步态分析进行障碍学诊断,分析障碍发牛的原因,对制订康复治疗方案以及评价疗效具有突出的应用价值。目前临床中常用的步态检查方法是在详细了解患者病史和体检的基础上,采用目测观察获得第一手资料,通过与正常步态进

3、行比较,并结合以往的临床经验来认识异常步态的特征,找出异常产生的原因。这种方法不需要专门的设备就可以获得有关步态的特征性资料,但是目测结果具有一定的主观性,结果的准确性或可靠性与观察者的技术水平和临床经验有直接关系。此外,患者的精力和体力都使其不可能忍受反复的行走直至检查者完成对步态的分析,检查者也难以准确地在短时间内完成多部位、多环节的分析。对于目前市场已有的步态分析系统,又大都价格昂贵而且主要针对的是人体的运动分析,因此,有必要开发出一套低成本的针对本实验项冃屮实验大鼠进行步态运动分析的实验工具。1.

4、2国内外研究现状目标的运动跟踪是人们运用各种观测和计算手段,实现主体对被关注运动客体状态建模、估计、跟踪的过程。从军事侦察到空中交通管制、机器人控制、视频监控及各类生产过程的工件定位等民用领域,运动跟踪遍及生产和生活的各个方面。几十年来许多科学家和工程师都对这-•领域进行了大量的研究,早在1937年世界上就出现了第一座跟踪雷达站SCR-28,此后,基于各种传感器的跟踪系统相继得到发展,包括电子测向计他、红外射线列阵U叭多普勒雷达叭、加速度仪卜-回转仪M、超声波刚、磁手套和数据手套[皿'训等等。近些年来,随

5、着计算机视觉研究的深入和摄影器材的发展,基于视频的运动跟踪系统得到了快速发展,已成为冃前使用最广泛的系统氏刃。它把图像处理、自动控制、信息科学有机地结合起来,形成了一种能从图像信号中自动识别目标,提取目标位置信息,自动跟踪目标运动的技术。在基于视频处理的运动分析研究中,根据人工干预的程度可分为有标识和无标识两种方法。有标识的方法是指在受试者关节处贴上明显的标识物,标注特征点,从而进行特征点的跟踪。无标识的方法是不依赖任何标识物或手工标注,根据图像序列木身的信息进行运动分析与跟踪。有标识的系统应用非常广泛,

6、这类系统根据标识的类型又可分为主动系统和被动系统刈。主动系统采用主动标识,这些标识实际上是一些发光的LED灯,每个LED灯在控制单元的驱动下发岀不同频率或模式的信号,与背景呈现很高的对比度,因此这类系统中对标识的跟踪非常容易。英国ChamwoodDynamics公司生产的CODAmpx30系统就是利用红外发光二极管作为标识的典型代表。然而在动物实验中,主动标识周圉的电路板以及与控制单元相连的导线会影响受试动物的行动能力,因此主动系统并不适用动物实验。被动系统采用被动标识,目前市场上常见的运动跟踪系统,如V

7、ICON、ELITE、MaxReflex等都属于被动系统。它们采用的是在红外线照射下具有强烈反光特性的标识,在红外摄像机拍摄的图像中,标识与背景也能呈现很高的对比度,由此避免了主动标识的导线限制行动能力的问题。此类系统记录下的只是反射红外光的标识坐标,忽略了其它有用的图像信息,也有一定的局限性。国内的学者在被动系统的研制这一方向开展了许多研究。上海交通大学图像处理与模式识别研究所与上海市伤骨科研究所联合研制了一种基于图像技术的三维步态运动测量系统,该系统使用两台摄象机和白色塑料制成的半球作为标识,通过关节

8、标识检测和标志的三维坐标重建得到运动参数"叫中国科学院计算技术研究所的王文中等人则提出了一种比较鲁棒的多摄像机自校正跟踪方法,该方法结合卡尔曼滤波预测技术、标记点轨迹平滑性和多视角几何关系对标记点的运动轨迹进行跟踪并将该方法应用于三维人体步态重构冈叫清华大学精密仪器与机械学系的王人成等人从1999年开始致力于研究低成本的人体步态分析系统,经过不断改进和完善,已研究岀了一种由CCD摄像机、三维测力台及表面肌电信号检测装置组成的人

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