(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211044100.5 (22)申请日 2022.08.30 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115131878 A (43)申请公布日 2022.09.30 (73)专利权人 深圳市心流科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区西丽 街 道松坪山社区朗山路13号南门西侧清 华信息港科研楼1 1层1107室 (72)发明人 韩璧丞　苏度　聂锦　 (74)专利代理 机构 深圳市君胜知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44268 专利代理师 孙果 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01) G06K 9/00(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/75(2022.01)A61B 5/397(2021.01) A61F 2/72(2006.01) (56)对比文件 CN 114625257 A,202 2.06.14 CN 110310668 A,2019.10.08 CN 113970968 A,202 2.01.25 CN 113850807 A,2021.12.28 CN 113673276 A,2021.1 1.19 CN 114935972 A,202 2.08.23 WO 20212190 39 A1,2021.1 1.04 张铁等.基 于局部背景 特征点的目标定位和 跟踪. 《中南大 学学报(自然科 学版)》 .2016,(第 09期),140 -149. 洪洁等.基 于人工鱼群算法优化SVM的手 部 动作sEMG识别. 《传感器与微系统》 .2016,(第2 期), OlivierBar ron等.Recur rent Neural Network for electromyographic gesture recognition in transhumeral ampute es. 《Applied Soft Computi ng》 .2020,第96卷 审查员 罗秀英 (54)发明名称 一种智能假肢的动作确定方法、 装置、 终端 及存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种智能假肢的动作确定方 法、 装置、 终端及存储介质， 本发明通过 获取目标 用户的定位数据和环境图像对标准肌电信号进 行筛选以后， 再进行肌电信号匹配， 可 以有效减 少智能假肢的匹配次数。 解决了现有技术中智能 假肢需要将当前获取到的肌电信号与各个标准 肌电信号进行匹配， 才能分析用户的运动意图， 导致智能假肢的肌电信号匹配过程耗时过长的 问题。 权利要求书3页 说明书12页 附图2页 CN 115131878 B 2022.11.11 CN 115131878 B 1.一种智能假肢的动作确定方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标用户对应的肌电信号、 定位数据以及环境图像， 其中， 所述肌电信号、 所述定 位数据以及所述环境图像分别对应的采集时刻相同； 获取预设的标准肌电信号数据库， 根据所述定位数据和所述环境图像从所述标准肌电 信号数据库中确定若干候选标准肌电信号， 其中， 所述标准肌电信号数据库包括若干标准 肌电信号， 各 所述标准肌电信号分别对应不同类型的动作； 根据所述肌电信号和各 所述候选标准肌电信号进行匹配， 得到目标 标准肌电信号； 根据所述目标 标准肌电信号， 确定所述目标用户对应的智能假肢的目标动作； 所述标准肌电信号数据库包括若干标准肌电信号集， 各所述标准肌电信号集分别对应 的动作执行区域不同， 所述根据所述定位数据和所述环境图像从所述标准肌电信号数据库 中确定若干候选标准肌电信号， 包括： 根据所述定位数据从各所述标准肌电信号集中确定目标标准肌电信号集， 根据 所述目 标标准肌电信号 集确定若干初筛标准肌电信号； 获取各所述初筛标准肌电信号分别对应的环境图像标签， 根据 所述环境图像和各所述 初筛标准肌电信号分别对应的所述环境图像标签进行比对， 得到各所述初筛标准肌电信号 分别对应的相似度； 根据各所述初筛标准肌电信号分别对应的所述相似度， 从各所述初筛标准肌电信号中 确定若干所述候选标准肌电信号， 其中， 各所述候选标准肌电信号分别对应的所述相似度 均高于第一阈值。 2.根据权利要求1所述的智能假肢的动作确定方法， 其特征在于， 所述定位数据和所述 环境图像的获取 过程包括： 通过所述目标用户的智能终端设备获取 所述定位数据； 通过所述智能假肢上 预设的摄 像装置获取 所述环境图像。 3.根据权利要求1所述的智能假肢的动作确定方法， 其特征在于， 所述环境图像标签包 括若干环境标志物， 所述根据所述环境图像和各所述初筛标准肌电信号分别对应的所述环 境图像标签进行比对， 得到各 所述初筛标准肌电信号分别对应的相似度， 包括： 根据所述环境图像， 确定若干局部图像， 其中， 每一所述局部图像 中各像素点之间的灰 度值偏差小于预设的偏差阈值； 获取各所述局部图像分别对应的面积占比， 根据 各所述局部图像分别对应的所述面积 占比确定若干目标局部图像， 其中， 各所述 目标局部图像分别对应的所述面积占比均小于 预设值； 根据各所述目标局部图像， 确定若干环境指示物， 其中， 各所述目标局部图像和各所述 环境指示物一 一对应； 根据每一所述初筛标准肌电信号对应的各所述环境标志物与各所述环境指示物进行 比对， 得到每一所述初筛标准肌电信号对应的所述相似度。 4.根据权利要求3所述的智能假肢的动作确定方法， 其特征在于， 所述根据每一所述初 筛标准肌电信号对应的各所述环境标志物与各所述环境指示物进 行比对， 得到每一所述初 筛标准肌电信号对应的所述相似度， 包括： 根据该初筛标准肌电信号对应的各所述环境标志物和各所述环境指示物进行轮廓匹权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115131878 B 2配， 得到若干初始配对， 其中， 各 所述初始配对分别对应的轮廓相似度均大于第二阈值； 根据各所述初始配对中的所述环境标志物和所述环境指示物进行纹理匹配， 得到若干 目标配对， 其中， 各 所述目标配对分别对应的纹 理相似度均大于第三阈值； 获取所述目标配对与 该初筛标准肌电信号对应的所述环境标志物的数量比值， 根据 所 述数量比值确定该初筛标准肌电信号对应的所述相似度。 5.根据权利要求4所述的智能假肢的动作确定方法， 其特征在于， 所述根据所述数量比 值确定该初筛标准肌电信号对应的所述相似度， 包括： 判断该初筛标准肌电信号对应的所述环境标志 物的数量是否大于数量阈值； 当该初筛标准肌电信号对应的所述环境标志物的数量大于所述数量阈值 时， 获取预设 的补偿值， 根据所述数量比值和所述补偿值确定该初筛标准肌电信号对应的所述相似度； 当该初筛标准肌电信号对应的所述环境标志物的数量小于或者等于所述数量阈值 时， 获取预设的惩罚值， 根据所述数量比值和所述惩罚值确定该初筛标准肌电信号对应的所述 相似度。 6.根据权利要求1所述的智能假肢的动作确定方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取所述目标 标准肌电信号对应的动作执 行时长； 当所述动作执 行时长大于预设时长时， 对所述智能假肢的肌电采样频率进行 下调； 当所述动作 执行时长小于或者等于所述预设时长时， 对所述智能假肢的肌电采样频率 进行上调。 7.一种智能假肢的动作确定装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 数据获取模块， 用于获取目标用户对应的肌电信号、 定位数据以及环境图像， 其中， 所 述肌电信号、 所述定位数据以及所述环境图像分别对应的采集时刻相同； 信号筛选模块， 用于获取预设的标准肌电信号数据库， 根据所述定位数据和所述环境 图像从所述标准肌电信号数据库中确定若干候选标准肌电信号， 其中， 所述标准肌电信号 数据库包括若干标准肌电信号， 各 所述标准肌电信号分别对应不同类型的动作； 信号匹配模块， 用于根据所述肌电信号和各所述候选标准肌电信号进行匹配， 得到目 标标准肌电信号； 动作确定模块， 用于根据所述目标标准肌电信号， 确定所述目标用户对应的智能假肢 的目标动作； 所述标准肌电信号数据库包括若干标准肌电信号集， 各所述标准肌电信号集分别对应 的动作执行区域不同， 所述根据所述定位数据和所述环境图像从所述标准肌电信号数据库 中确定若干候选标准肌电信号， 包括： 根据所述定位数据从各所述标准肌电信号集中确定目标标准肌电信号集， 根据 所述目 标标准肌电信号 集确定若干初筛标准肌电信号； 获取各所述初筛标准肌电信号分别对应的环境图像标签， 根据 所述环境图像和各所述 初筛标准肌电信号分别对应的所述环境图像标签进行比对， 得到各所述初筛标准肌电信号 分别对应的相似度； 根据各所述初筛标准肌电信号分别对应的所述相似度， 从各所述初筛标准肌电信号中 确定若干所述候选标准肌电信号， 其中， 各所述候选标准肌电信号分别对应的所述相似度 均高于第一阈值。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115131878 B 3