[發明專利]一種足底壓力可視化分析方法及系統

在審

• 申請號: 201710903920.8
• 申請日: 2017-09-29
• 公開（公告）號: CN109583274A
• 公開（公告）日: 2019-04-05
• 發明（設計）人: 張吉昌;郭寶珠;于昕曄;陳偉卿
• 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;G06N3/04
• 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

本發明公開了一種足底壓力可視化分析方法及系統，具體包括：S1：將足底壓力信號灰度值化，構建足底壓力數據灰度圖像；S2：將足底壓力數據灰度圖像進行超像素重構；S3：將重構后的高像素灰度圖偽彩色化，分別獲得足底接觸偽彩圖和足底壓力云圖。本申請使用改進后的CNN網絡對圖像進行超像素重構，使得應用較少的壓力傳感器就能獲得高像素的灰度圖像，根據超像素重構出的高像素的灰度圖像使用情況的不同，設計了不同的偽彩圖編碼函數，進而得到不同信息表示的偽彩圖。

技術領域

本發明屬于可視化分析技術領域，具體說是一種足底壓力可視化分析方法及系統。

背景技術

當前智能硬件發展呈現井噴之勢，智能穿戴設備也是未來重點發展的方向。目前許多生物識別技術與智能穿戴設備結合并擁有廣泛的應用。然而在眾多生物識別技術中，足跡這一領域一直還沒有被人們開發，沒有被人們重視。人們每天都要走路，也相應的會產生大量數據，應用好這些數據將會產生巨大的社會效益。在眾多足跡數據中，足底壓力數據是最全面，最豐富的，能夠反映一個人的步態特征。

傳統的足底壓力可視化方法，在最原始的階段是依靠足部在地面留下的印記，但是這種方法只能表明壓力的分布情況，無法明顯的表示各個部分壓力的大小；后來足底壓力可視化通過傳感器采集的信號進行觀察及判斷；傳統的足底壓力可視化的方法，是將傳感器采集到的信號灰度值化，直接獲得足底壓力的灰度圖，然后將壓力圖或者壓力圖轉換為偽彩圖直接進行應用。但是直接應用起來圖像大小比較小，如果需要高像素的壓力圖像，就要使用較多的壓力傳感器，這樣會增加傳感器的使用量和數據傳輸的量。

發明內容

基于現有技術存在上述缺陷，本申請提供了一種足底壓力可視化分析方法及系統，使用改進后的CNN網絡對圖像進行超像素重構，使得應用較少的壓力傳感器就能獲得高像素的灰度圖像，根據超像素重構出的高像素的灰度圖像使用情況的不同，設計了不同的偽彩圖編碼函數，進而得到不同信息表示的偽彩圖。

本申請的第一種技術方案是：一種足底壓力可視化分析方法，包括：

S1：將足底壓力信號灰度值化，構建足底壓力數據灰度圖像；

S2：將足底壓力數據灰度圖像進行超像素重構；

S3：將重構后的高像素灰度圖偽彩色化，分別獲得足底接觸偽彩圖和足底壓力云圖。

進一步的，所述將足底壓力數據灰度圖像進行超像素重構具體包括：1)灰度圖插值增擴；2)基于CNN網絡進行超像素重構。

進一步的，基于CNN網絡進行超像素重構具體為：利用一個端到端的卷積神經網絡實現超像素重構，在低分辨的圖像上截取一個較大的圖像塊，然后通過一個N層卷積網絡的映射，將其映射到一個較小圖像塊中，并通過這些較小的圖像塊重構成高分辨率圖像。

進一步的，基于CNN網絡進行超像素重構的訓練步驟如下：

步驟1：超像素神經網絡結構：定義了一個N層的卷積神經網絡,其前饋計算迭代格式如下：

公式中G為經過插值后的灰度圖像,W為神經網絡的權向量，B為神經網絡的偏置，其中W數據格式N階張量；對于每個W在計算卷積時，其x和y方向的步長皆為1。

步驟2：計算損失函數：在這個端到端的卷積網絡中，需要優化的參數為θ＝{W_i,B_i}(i＝1～N)；選用的目標函數為均方根誤差函數，其表達式如下: