在介绍基于人工智能平台的人体二维图像姿势评估系统研发的相关知识点之前，我们首先需要了解人工智能在医疗健康领域中的应用，尤其是在人体姿势分析和假肢矫形器适配评估方面的进展。随着计算机视觉技术和机器学习算法的发展，人工智能正逐渐成为康复医疗领域的重要技术工具。这些技术的发展为实现更为精确和便捷的假肢矫形器适配评估提供了可能。
人体姿势评估技术是通过计算机视觉任务来完成人体骨骼关键点的检测。传统算法通常基于几何先验以及模板匹配的思路来表示人体结构和关键点。但随着神经网络技术，特别是卷积神经网络（CNN）和图像卷积技术的发展，人体姿势评估的方法已经变得更为先进，可以从复杂的数据中提取出关键信息。例如，DNN技术能够直接回归人体关节坐标，使得人体姿态分析更为精确。
在该系统的研发中，使用了百度大脑AI平台提供的在线API，通过图像上传，返回人体关键点的坐标信息。研发者利用python编程对这些数据进行解读，通过图元窗口显示患者图片及AI分析后的人体轴线图，并计算关节角度。软件架构设计包括了患者信息区、图片处理功能区、视图显示区和数据显示区，实现了图像的读取、编码、解码、数据解读以及关节角度计算等功能。
此外，软件还能够将人体二维额状面图片编码上传至百度AI分析平台，并将返回的数据叠加显示人体关节点位置和轴线图，进行角度计算，最后输出word报表。图片的读取使用了PIL库的Image模块，并利用场景函数将图片转换为三维数组，以便在图元框中显示。
该系统的临床使用价值在于辅助假肢矫形技师判断假肢矫形器矢状面适配装配状态，实现简单有效的定量分析。而且，系统支持多人检测、人体位置重叠、遮挡、背面、侧面、中低空俯拍、大动作等复杂场景，极大的扩展了其在临床评估中的应用范围。
在系统研发的技术实现部分，API调用采用HTTP的post请求，请求地址为特定的URL，返回的Json数据包含检测到的人数、人体关节点名称、坐标以及坐标置信度。软件架构和图片读取环节涉及到的主要编程技术包括图片的读取、编码和解码，返回数据的解读，关节角度的计算，以及数据报表的显示和生成。在下肢关节角度计算环节，使用python编程提取百度AI返回数据中的关键点数值，以便进行后续处理和分析。
随着互联网技术的发展，“互联网+”的应用开始普及，这些技术的结合为人工智能平台的搭建和应用提供了基础设施。百度大脑作为百度的人工智能核心能力代表，提供了包括语音识别、图像识别、视频识别、自然语言处理等在内的一系列服务。这些服务通过百度云平台和DuerOS（百度的智能语音交互系统）等生态布局，为开发者提供全面的技术支持。
在研发过程中，研究人员也考虑到了一些潜在的技术挑战，如图像识别中可能出现的多人检测、重叠、遮挡等问题，系统设计时都尽可能地考虑到了这些情况，并提供了解决方案。这使得该人体二维图像姿势评估系统能够在多样化的实际应用场景中稳定运行。
总而言之，基于人工智能平台的人体二维图像姿势评估系统研发，不仅展示了人工智能技术在假肢矫形器适配评估领域的应用前景，也通过技术创新为临床评估和康复医学带来了新的方法和工具。随着相关技术的不断进步和优化，这类系统有望在未来发挥更大作用，为更多患者带来便利。
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