基于Kinect系统运动采集的康复训练平台的研究与设计
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第10-12页 |
| ·本文主要工作 | 第12-13页 |
| ·本论文的结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 传统康复训练方法的介绍 | 第14-21页 |
| ·康复机器人辅助康复 | 第14-15页 |
| ·中医医疗康复方法 | 第15-18页 |
| ·KINECT 在康复中的应用 | 第18-19页 |
| ·Kinect 的理疗应用 | 第18页 |
| ·Kinect 的外科手术应用 | 第18页 |
| ·Kinect 的老人看护应用 | 第18-19页 |
| ·Kinect 的自闭症诊疗应用 | 第19页 |
| ·其他典型康复方法 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于 KINECT 康复训练系统 | 第21-30页 |
| ·KINECT 简介 | 第21-22页 |
| ·系统概述 | 第22-23页 |
| ·系统逻辑框架 | 第23-25页 |
| ·系统数据流流程 | 第25-26页 |
| ·Kinect 运动数据流 | 第25页 |
| ·用户登录数据流 | 第25-26页 |
| ·系统角色业务流程 | 第26-29页 |
| ·病患者角色的业务流程 | 第26-27页 |
| ·康复教练角色业务流程 | 第27-28页 |
| ·主治医生业务流程 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 系统模块设计 | 第30-62页 |
| ·基于视觉技术的运动检测 | 第30-38页 |
| ·Kinect 关节采集原理分析 | 第30-32页 |
| ·关节识别提取 | 第32-38页 |
| ·运动流数据相似度评估 | 第38-47页 |
| ·动态时间归正 | 第38-44页 |
| ·RANSAC 算法模型 | 第44-46页 |
| ·DWT-RANSAC 算法运动流相似度评价 | 第46-47页 |
| ·康复训练管理系统设计 | 第47-58页 |
| ·系统登录设计 | 第47页 |
| ·用户角色权限设计 | 第47-49页 |
| ·短消息通信设计 | 第49-54页 |
| ·Raknet 通信设计 | 第54-57页 |
| ·康复排程设计 | 第57-58页 |
| ·OGRE 3D 人物渲染客户端 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 系统实现 | 第62-69页 |
| ·开发工具介绍 | 第62-63页 |
| ·各角色系统实现 | 第63-66页 |
| ·康复病患实现 | 第63-64页 |
| ·康复教练实现 | 第64-65页 |
| ·康复医生实现 | 第65-66页 |
| ·相似度评估实现 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第74-75页 |
