[發明專利]一種海量足底壓力數據的分析處理系統

在審

• 申請號: 201710903880.7
• 申請日: 2017-09-29
• 公開（公告）號: CN109583273A
• 公開（公告）日: 2019-04-05
• 發明（設計）人: 董波;郭寶珠;張吉昌;于昕曄;王國建
• 申請（專利權）人: 大連恒銳科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 大連智高專利事務所(特殊普通合伙) 21235
• 代理人: 蓋小靜

本發明公開了一種海量足底壓力數據的分析處理系統，包括：海量足跡數據獲取模塊，包括：動態足跡數據的獲取、靜態足跡數據的獲取、用戶輸入的個人信息的獲取；數據屬性統一模塊，包括：數據類型統一模塊和數據維度統一模塊；標簽文件制作模塊，對獲取到的海量足跡數據和用戶信息進行分類整理；圖像預處理模塊，對赤足或者穿襪足跡圖像數據進行預處理；數據集制作模塊，將完成預處理的赤足或者穿襪足跡圖像數據分為訓練集和驗證集；深度學習網絡訓練及調整模塊，設計針對海量足跡圖像的深度學習網絡，循環進行深度學習網絡訓練與調整。本發明實現了海量足跡數據的處理，使得海量足跡數據的處理方式規范有效。

技術領域

本發明涉及一種數據分析處理系統，具體說是一種海量足底壓力數據的分析處理系統。

背景技術

足底壓力的分布可以反映出人們不同程度的姿態，足底壓力可以應用在各個領域中，例如，足底壓力分布可以幫助通過檢測潰瘍高危區域來區分糖尿病人與非糖尿病人、進行骨科的足病診、在康復訓練中檢測行走姿態判斷病人恢復程度以及為下肢疾病康復提供解決方案等，同時在刑事偵破中，判斷人們身高體重等信息以及地面互動游戲中都有所應用。但目前足底壓力數據的分析處理方式都不理想。

發明內容

本申請提供了一種海量足底壓力數據的分析處理系統，用于對獲取到的海量足跡數據進行整理、分析、利用。

本申請的第一種技術方案是：一種海量足底壓力數據的分析處理系統，包括：

海量足跡數據獲取模塊，包括：動態足跡數據的獲取、靜態足跡數據的獲取、用戶輸入的個人信息的獲取；

數據屬性統一模塊，包括：數據類型統一模塊和數據維度統一模塊；

標簽文件制作模塊，對獲取到的海量足跡數據和用戶信息進行分類整理；

圖像預處理模塊，對赤足或者穿襪足跡圖像數據進行預處理；

數據集制作模塊，將完成預處理的赤足或者穿襪足跡圖像數據分為訓練集和驗證集；

深度學習網絡訓練及調整模塊，設計針對海量足跡圖像的深度學習網絡，循環進行深度學習網絡訓練與調整。

進一步的，數據類型統一模塊分為以下兩種情況：

(1)實時動態數據需要通過某段時間的平均處理，轉換成靜態數據，在平均過程中，無法獲取的動態數據做特征提取，直接形成一維數據做訓練或者測試；

(2)對于能獲取行走過程中步幅特征信息的數據，要通過自動特征提取，以同名點軌跡的方式形成一維數據，做訓練或者測試。

進一步的，數據維度統一模塊分為以下兩種情況：

(1)對三維點云數據，采用仿真碰撞的方法，構建虛擬硬質成痕客體，記錄三維腳與客體碰撞的點集，記錄點集到成痕客體的垂直距離，以高度為信息形成高度圖；

(2)二維赤足或者穿襪足跡數據，對于背景復雜的痕跡圖能通過以下兩種方式進行處理，

a、生成或者采集多種含赤足或者穿襪足跡的背景圖用于訓練；

b、人工或者自動去除背景的方式提出赤足或者穿襪足跡前景圖；

(3)一維數據認為是經過初始特征提取的量，經過降維投影，與其他數據特征結合使用。

進一步的，圖像預處理模塊，具體為：

1)自動篩選：通過批量數據的訓練，來對赤足或者穿襪足跡圖像做自動篩選，剔除不滿足要求的圖像；將圖像輸入訓練好的CNN模型進行是否滿足要求的判別，此處的CNN模型由已知好壞的大量圖像按是否滿足使用要求進行分類進而訓練得到。判別結果為滿足要求的留下，不滿足要求的剔除不參與后續步驟；