针对新冠肺炎疫情中肺部CT检查需要医生人工指导矫正姿态和交叉感染风险大的问题,提出基于人体姿态识别的无人CT智能姿态识别算法.通过CT-OpenPose模型检测人体姿势,该算法在OpenPose模型基础上,解决了传统模型硬件性能要求高、检测速度慢和复杂环境下检测精度下降等问题,使用带自适应软阈值残差网络、跨层连接机制和权值修剪的方法对传统模型在底层特征提取方式、底层特征处理流程、模型训练和压缩方面进行改进.实验结果表明,在无人CT姿态识别任务中,CT-OpenPose模型检测精度高于传统模型,为83.6％,尤其在人体关键部位被臃肿的衣物或防护衣物遮挡的情况下,检测速度是传统模型的近3倍,达到42.2 f/s,具备较高的实用性.
无人CT姿态识别 OpenPose模型 残差网络 跨层连接 权值修剪