基于虚拟仿真实训模拟系统的数据处理方法及系统与流程
技术特征：
1.基于虚拟仿真实训模拟系统的数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于虚拟仿真实训模拟系统的数据处理方法，其特征在于，所述基于深度神经网络的运动状态特征提取器为基于空洞金字塔网络的运动状态特征提取器。
3.根据权利要求2所述的基于虚拟仿真实训模拟系统的数据处理方法，其特征在于，将所述运动特征语义表示图输入门控筛选自适应注意力模块以得到显著运动特征语义表示图，包括：
4.根据权利要求3所述的基于虚拟仿真实训模拟系统的数据处理方法，其特征在于，对所述运动特征语义表示图沿通道维度的各个特征矩阵分别进行多种方式池化处理以得到全局最大值运动特征语义池化特征向量、全局均值运动特征语义池化特征向量和全局随机值运动特征语义池化特征向量，包括:对所述运动特征语义表示图沿通道维度的各个特征矩阵分别进行基于最大值的全局池化处理、基于平均值的全局池化处理和基于随机值的全局池化处理以得到所述全局最大值运动特征语义池化特征向量、所述全局均值运动特征语义池化特征向量和所述全局随机值运动特征语义池化特征向量。
5.根据权利要求4所述的基于虚拟仿真实训模拟系统的数据处理方法，其特征在于，对所述全局运动特征语义表示向量进行基于全连接层的逐通道语义特征交互和特征激活以得到通道运动特征语义特征向量，包括：
6.根据权利要求5所述的基于虚拟仿真实训模拟系统的数据处理方法，其特征在于，将所述运动特征浅层表示图和所述显著运动特征语义表示图输入信息损失-补偿网络以得到老年人运动状态多尺度融合表示图作为老年人运动状态多尺度融合表示特征，包括：
7.根据权利要求6所述的基于虚拟仿真实训模拟系统的数据处理方法，其特征在于，计算所述运动特征浅层表示图和所述显著运动特征语义表示图之间的补偿损失信息以得到运动状态信息损失补偿特征图，包括：
8.根据权利要求7所述的基于虚拟仿真实训模拟系统的数据处理方法，其特征在于，基于所述运动状态信息损失补偿特征图对所述运动特征浅层表示图进行补偿以得到所述老年人运动状态多尺度融合表示图，包括：
9.根据权利要求8所述的基于虚拟仿真实训模拟系统的数据处理方法，其特征在于，将所述老年人运动状态多尺度融合表示特征通过运动能力评估器以得到运动能力评估结果，包括：将所述老年人运动状态多尺度融合表示图通过基于分类器的运动能力评估器以得到运动能力评估结果，所述运动能力评估结果用于表示运动能力等级标签。
10.基于虚拟仿真实训模拟系统的数据处理系统，其特征在于，包括：
技术总结
本申请公开了一种基于虚拟仿真实训模拟系统的数据处理方法及系统，涉及数据智能处理领域，其通过获取老年人运动状态监控视频，且计算所述老年人运动状态监控视频的方向光流直方图，并采用基于深度学习的图像分析和处理技术对所述方向光流直方图进行特征提取和语义分析，以此根据所述方向光流直方图在浅层的特征和深层的语义的多尺度融合特征来自动地来评估所述老年人的运动能力等级，并基于所述运动能力评估结果和所述老年人对象的真实运动能力等级标签来进行训练。通过这样的方式，可以实现对虚拟仿真实训模拟系统的数据智能化处理，从而更精确地捕捉老年人运动的动态特征，为评估提供准确的数据支持，提高评估的准确性和安全性。
技术研发人员：李霞梅,田正大
受保护的技术使用者：北京天猿科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/11/14
技术研发人员：李霞梅,田正大
技术所有人：北京天猿科技有限公司
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