基于计算机视觉的四足动物行走步态参数自动提取方法

作者：陈瑶; 张云伟^*; 雷金辉; 黎丽

来源：激光与光电子学进展, 2022, 59(08): 382-396.

• 机器视觉
• 深度学习
• 语义分割
• 运动角点检测
• 步态参数提取

四足动物行走的运动特征自动识别在动物的仿生学、行为识别、疾病预测，以及个体身份识别等方面都有着非常广阔的应用前景。基于计算机视觉技术，结合深度学习方法，针对四足动物的行走运动，建立了一种四足动物行走步态参数自动提取方法。利用视频帧分解技术对采集的四足动物行走视频进行处理，得到各帧四足动物行走图像；基于改进DeeplabV3+语义分割模型提取运动目标；在此基础之上，结合四足动物行走步态及其时空特性分析，以目标体轮廓中心点-边界距离曲线为基础实现运动角点的检测及匹配。为有效地解决四足动物运动特征参数提取的问题，建立了一种基于四肢运动角点至参考点距离变化曲线的运动特征分析方法。实验结果表明，所提方法能较好地实现四足动物运动角点的检测，对犀牛、水牛、羊驼运动角点检测的最大误差分别为32,27,19 pixel，运动角点匹配关系准确，步态周期、步态频率的计算误差小于2%，步态顺序输出正确，步幅的计算误差最大为2.85%。

• 单位
  昆明理工大学; 自动化学院