[發明專利]一種基于直接特征提取的多通道時序步態分析算法

在審

• 申請號: 202011083624.6
• 申請日: 2020-10-12
• 公開（公告）號: CN112115923A
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 李娟;占永剛;曹宇;李軍;熊竹青;劉建曉
• 申請（專利權）人: 武漢艾格美康復器材有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N20/20
• 代理公司: 北京天奇智新知識產權代理有限公司 11340
• 代理人: 楊文錄

本發明公開了一種基于直接特征提取的多通道時序步態分析算法，涉及步態分析方法領域，該方法包括以下步驟：拍攝若干受試者的步態視頻信息，將所有視頻信息分割成單個分離的步態周期，調整為同一長度；計算標準化后的步態參數S^z的距離，使用k?nn算法和參數距離方程對已經標記好的訓練數據做聚類；對步態相位進行分類并重建步態相位，選擇當前時間序列中相關系數最大的點作為步態事件，并以此重新分割步態，再次迭代上面的操作：以上一次迭代計算得到的步態事件分割而成的步態分類，計算相鄰步態間相關系數，找出全局最大相關系數的點作為步態事件優化上一次迭代的步態分類，直到分類收斂。本發明能夠有效提高提取效率和計算效率。

技術領域

本發明涉及步態分析方法領域，具體涉及一種基于直接特征提取的多通道時序步態分析算法。

背景技術

隨著人口老齡化的日趨嚴重，老年人常見的疾病如帕金森綜合征患者的數量急劇增加，該疾病嚴重時會導致病人完全喪失運動能力，給患者和家人帶來極大的經濟和護理壓力，對帕金森綜合征早期診斷和治療能夠有效緩解病情的惡化。

步態作為人體固有的生理特征，可在智能假肢、智能監控、臨床醫學、康復治療、運動分析等眾多領域發揮其作用。通過步態檢測與識別，可以對運動人體的行為進行分析，進而實現對特殊人群的異常行為或狀態進行跟蹤檢測，判斷患者患病程度或康復程度。

在進行步態分析時，需要采集大量的視屏數據，所采集的數據具有數據量大、范圍大且個體差異大的特點，在采集數據后需要進行詳細的分析才能得到較準確的數據，難以進行實時測評，且由于個體差異性大，步態分析難以到統一的識別。

早期的步態分析裝置主要基于光學的方法，通常在人體上粘貼大量的主動光源(LED)或反射紅外的小球作為標記，采用多相機的人體動作捕捉系統，如VICON(維康動作捕捉系統)、Optitrack(一種全身動作捕捉)等。該方法對步態的測量準確，但成本高且需要專業的測量場地；還有一些系統使用慣性傳感器和測力板配合的方法，該方法需要準確的傳感器進行校準和同步，對傳感器要求較高，成本較高。

目前出現一類基于視覺方式的方法，該方法通過對受試者的視頻進行輪廓或骨架運動進行提取，再使用移動平臺進行計算得到相應的結果，這種方法對不僅對設備提取運動要求較高，且對移動平臺的計算能力要求較高，隨著科技的發展，現有的便攜式深度相機能夠有效估計人體姿態，進而極大的減少了圖像處理的計算，降低了對移動平臺計算能力的要求，使得基于視覺方式的步態分析裝置得到有效發展，但是，現有的裝置提取效率和計算效率均較低。

發明內容

針對現有技術中存在的缺陷，本發明的目的在于提供一種基于直接特征提取的多通道時序步態分析算法，能夠有效提高提取效率和計算效率。

為達到以上目的，本發明采取的技術方案是：

一種基于直接特征提取的多通道時序步態分析算法，包括以下步驟：

S1、拍攝若干受試者的步態視頻信息，將所有視頻信息分割成單個分離的步態周期，對分割后的每個步態周期進行插值和重新采樣，將不同運動速度/采集幀率的步態周期調整為同一長度；

S2、定義標準化后的步態參數為S^z，S^z的距離方程為：

所述公式1中，P_i,x，P_i,y均為1到K的整數，K取1到9中的整數，P_i,x，P_i,y為相對應的步態相位，為在第i個周期內第x幀對應的標準步態參數S^z值，為在第j個周期內第y幀對應的標準步態參數S^z值，φ為標簽距離；

標簽距離φ(a，b)定義為：