[發明專利]基于步態的疲勞度評估系統及方法

在審

• 申請號: 202010968205.4
• 申請日: 2020-09-15
• 公開（公告）號: CN112263244A
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發明（設計）人: 郭瑞;馬景忠;喬彥聰;吳祺;任天令;李梢;楊軼;伍曉明
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: A61B5/11
• 分類號: A61B5/11;A61B5/00;A61B5/103
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張大威

本發明公開了一種基于步態的疲勞度評估系統及方法，其中，方法包括以下步驟：設計疲勞試驗獲取待評估者的正常步態和疲勞步態，通過多種慣性傳感器結合步態采集鞋采集佩戴者的正常和疲勞步態信息，以基于步態信息提取疲勞度信息；對步態信號進行步態周期的分割，對采集到的周期信號進行異常檢測和歸一化，以提取每個人的正常行走的模版和疲勞行走的模版；對當前步態信息進行提取和處理并生成當前步態模版，計算當前步態模版與正常行走的模版和疲勞行走的模版之間的距離，得到疲勞度評估結果。該方法可以實時對每個人進行更為精確且連貫的疲勞評價，可以連續獲得用戶的步態疲勞值，簡單易實現。

技術領域

本發明涉及疲勞評估技術領域，特別涉及一種基于步態的疲勞度評估系統及方法。

背景技術

疲勞度是用戶步態變化的一個重要的因素，而研究和量化步態疲勞度對于很多問題有重要的意義，例如研究表明疲勞會顯著的改變老年人的步態特征，從而顯著的影響老年人的摔倒概率，因而評估老年人步態疲勞度對于老年人防摔倒有著重要的意義。另外，合理的評估步態疲勞度對于運動員的訓練或者普通人的健康監控也有重要的意義。

相關技術中，對于疲勞度的評估主要是基于各種生物信號包括腦電信號、肌電信號、慣性傳感器信號、視頻信號如面部表情，眼睛轉動等，然后利用機器學習或者神經網絡的方法對疲勞度進行分類。

然而，相關技術存在如下缺點：

1)很多當前采集的信息無法有效的評估步態疲勞度，如利用表情、視頻、或者腦電信號與精神疲勞相關，跟用戶步態疲勞的相關性不大。而血氧、脈搏、心率等信息只能反映用戶運動劇烈程度，跟步態疲勞度相關性不大。如用戶劇烈運動后血氧、脈搏、心率都可出現較大變化，但是通過短暫休息后即可恢復而其步態和疲勞度并沒有顯著改變。

2)當前方法信息的提取設備和方法過于復雜，如采集肌電、心電、脈搏、血氧等信息采集起來都非常困難，用戶使用起來也非常復雜，很難應用到實際生活中。

3)對于疲勞度的量化不準確，很多當前方法通過用戶自我表述或者用運動自覺量表的方式來度量疲勞度。這種度量法很大程度上決定于用戶的主觀意愿，缺少客觀評價標準和依據。獲取疲勞度的實驗方法也不精確，如采用跑步機跑步的方式獲取疲勞度，這樣得到的疲勞度多跟用戶的心肺功能相關，跟用戶因行走帶來的步態疲勞很不相關。即便是劇烈運動所產生的肌肉疲勞大多能夠在較短的時間內恢復，與行走后產生的長期疲勞有一定區別。

4)目前的方法多采用機器學習或者神經網絡的方式對疲勞度進行分級，一是得到的疲勞度不是一個線性連續的指標，二是并不能針對每個人的步態疲勞進行很好的評估。由于一個人的步態跟大量的肌肉身體的骨骼和神經系統相關，每個人步態疲勞所對應的相應肌肉的疲勞和步態的變化會有很大的差異，甚至不同年齡段的人群，如兒童、成年人、和老人所表現的步態疲勞都很不一樣。這在利用多樣本訓練的機器學習或者神經網絡算法的方法中很難被考慮或體現。

發明內容

本發明旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。

為此，本發明的第一目的在于提出一種基于步態的疲勞度評估方法，可以實時對每個人進行更為精確且連貫的疲勞評價，可以連續獲得用戶的步態疲勞值，簡單易實現。

本發明的第二個目的在于提出一種基于步態的疲勞度評估系統。

為達到上述目的，本發明第一方面實施例提供一種基于步態的疲勞度評估方法，包括以下步驟：設計疲勞試驗獲取待評估者的正常步態和疲勞步態，通過多種慣性傳感器結合步態采集鞋采集佩戴者的正常和疲勞步態信息，以基于步態信息提取疲勞度信息；對步態信號進行步態周期的分割，對采集到的周期信號進行異常檢測和歸一化，檢測并剔除異常的周期信號，以提取每個人的正常行走的模版和疲勞行走的模版；實時評估用戶的運動狀態，提取待評估者行走時的步態信息生成當前步態模版，計算當前步態模版與正常行走的模版和疲勞行走的模版之間的距離，得到疲勞度評估結果。