本系统为需要进行骨科康复、脊柱康复等患者，提供一种简单、高效、便捷的康复训练方式。患者在训练过程无需穿戴任何设备，系统通过高清摄像头获取患者的康复训练动作图片或视频，对康复训练动作图片或视频进行评估，即可指导患者继续进行康复训练，以解决患者康复训练花费过高、便捷性差以及训练过程繁琐等痛点，化解医院资源分布不均、康复医疗水平参差不齐的问题。系统总体框架如图所示：

• 对深度神经网络模型压缩与加速技术进行过研究，实现了基于人体姿态估计的卷积神经网络轻量化，并将其成功部署。结合神经计算棒NCS，在嵌入式设备树莓派3B上实时、准确运行。这为本系统的轻量化卷积神经网络设计、算法部署打了牢靠的技术基础。

• 已搭建基于深度学习的康复动作评估平台，可对康复训练动作图片/视频进行康复评估并授权专利、软件著作权。康复动作评估平台运行在Windows系统，提供了用户使用的操作接口，并实现实时视频播放及结果反馈等功能。这为本系统的远程客户端设计提供了很好的参考价值。

此外，本产品亦可拓展至运动技能等级评估、训练纠错等应用，进行动作识别、运动轨迹识别。

(该展品与软件著作权：2020SR0769212，2019SR0809773，共同组成一种基于视觉识别的便捷式肢体康复训练评估系统)

适用疾病：适用于肩周炎、颈椎病、运动障碍疾病等常见疾病的康复训练，以及体育运动训练、考核等。

适用科室：各级综合性医院的康复医学科，骨科，神经内科、脑外科；特殊教育学校；基层社区卫生服务机构以及家庭等；体育培训机构。