[发明专利]一种基于深度学习的自闭症刻板行为分析方法及系统在审
| 申请号： | 201910727267.3 | 申请日： | 2019-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN110459327A | 公开（公告）日： | 2019-11-15 |
| 发明（设计）人： | 杜亚松;陈静;翟广涛;赵晓鑫;祖燕飞 | 申请（专利权）人： | 上海市精神卫生中心(上海市心理咨询培训中心) |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 31287 上海容慧专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 于晓菁<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 200030上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提出的提供的一种基于深度学习的自闭症刻板行为分析系统，包括虚刻板行为综合分析装置，刻板行为动作识别装置和刻板行为动作分类装置，能够在早期自闭症患者年幼时通过刻板行为的发现与分析，及早筛查患者并进行早期干预治疗，过深度学习多个动作识别算法的融合，在自建的刻板行为数据模型和已有视频资料的基础上，仅需要监控或录像视频，便可在复杂、多人等场景中识别并分析自闭症患者的刻板行为，使得其成本及其低廉，也不需要进行额外配置或固定场景搭设。 | ||
| 搜索关键词： | 刻板行为 自闭症 动作识别装置 综合分析装置 动作分类 多个动作 分析系统 固定场景 录像视频 视频资料 数据模型 搭设 筛查 算法 分析 场景 干预 监控 融合 学习 配置 治疗 发现 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的自闭症刻板行为分析方法，其特征在于，包括以下步骤：/n分析人体动作的视频序列并提取人体骨架模型，获得人体动作信息；/n将人体动作信息输入刻板行为分析模型，获得自闭症患者典型刻板行为的判断结果；/n将判断结果输入刻板行为分类模型，获得自闭症患者刻板行为的综合分析和评估。/n
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