[發(fā)明專(zhuān)利]一種步態(tài)信息的處理方法、裝置及電子設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210195362.5
• 申請(qǐng)日: 2022-03-02
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114267088B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-06-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱文成;佟良遠(yuǎn);劉佳玉;馮振;劉岸風(fēng);張昊;彭斌;武睿
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京中科睿醫(yī)信息科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06V40/20
• 分類(lèi)號(hào): G06V40/20;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 張影

本發(fā)明公開(kāi)了一種步態(tài)信息處理方法、裝置及電子設(shè)備，包括：獲取目標(biāo)對(duì)象的骨骼數(shù)據(jù)；基于骨骼數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的骨骼點(diǎn)坐標(biāo)信息進(jìn)行特征提取，得到特征向量；將特征向量輸入至目標(biāo)步態(tài)識(shí)別模型，獲得特征向量對(duì)應(yīng)的每一幀圖像相匹配的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息；基于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息進(jìn)行步態(tài)周期劃分，得到步態(tài)周期；基于骨骼數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的骨骼點(diǎn)坐標(biāo)信息，計(jì)算與步態(tài)周期對(duì)應(yīng)的步態(tài)參數(shù)。本發(fā)明通過(guò)對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別并進(jìn)行步態(tài)周期劃分，基于步態(tài)的時(shí)序信息使得劃分更加準(zhǔn)確，提升了步態(tài)參數(shù)計(jì)算的準(zhǔn)確性，并且無(wú)需特殊設(shè)備的采集操作更具有便捷性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種步態(tài)信息的處理方法、裝置及電子設(shè)備。

背景技術(shù)

腦血管疾病、帕金森病和阿爾茲海默癥等神經(jīng)系統(tǒng)疾病是一種退行性疾病，無(wú)法痊愈。只能靠前期預(yù)防，早治療早干預(yù)，延緩病情惡化，所以對(duì)于此類(lèi)疾病的前期臨床診斷尤為重要，通常可以通過(guò)步態(tài)分析的方法作為臨床指導(dǎo)信息。

現(xiàn)有的獲取步態(tài)數(shù)據(jù)主要是基于視覺(jué)方法實(shí)現(xiàn)，視覺(jué)方法可以分為有標(biāo)記點(diǎn)和無(wú)標(biāo)記點(diǎn)的方法完成。有標(biāo)記點(diǎn)的方法需要在被測(cè)人員身上標(biāo)記有相對(duì)固定的標(biāo)記點(diǎn)，并且為了得到下肢骨骼點(diǎn)的坐標(biāo)，需要在身上貼20個(gè)左右的標(biāo)記點(diǎn)，該方法應(yīng)用不便，且設(shè)備十分昂貴。無(wú)標(biāo)記點(diǎn)的方法通過(guò)外觀輪廓和深度學(xué)習(xí)模型處理攝像機(jī)捕捉到的視頻，通常采用可穿戴傳感器的方法實(shí)現(xiàn)，該方法分可以為兩類(lèi)：基于慣性傳感器的方法和基于壓力傳感器的方法。慣性傳感器固定在被試身上（胸部、背部、腿部等），通過(guò)檢測(cè)算法可以分割步態(tài)周期，計(jì)算出步速、步幅等參數(shù)。但是此類(lèi)傳感器對(duì)于干擾非常敏感，如在行走過(guò)程中由于傳感器與鞋面的摩擦?xí)a(chǎn)生高頻的噪聲，且在臨床檢測(cè)時(shí)使用可穿戴設(shè)備，病人心里會(huì)產(chǎn)生壓力，導(dǎo)致步態(tài)異常。同樣使用壓力傳感器也會(huì)對(duì)病人的步態(tài)產(chǎn)生一定的影響，在使用步態(tài)地毯時(shí)，需要病人盡可能的走在平臺(tái)的正中間，這會(huì)使病人行走模型不同于正常情況。

可見(jiàn)，現(xiàn)有基于深度傳感器的設(shè)備存在數(shù)據(jù)不穩(wěn)定、易受干擾等問(wèn)題；在定量參數(shù)計(jì)算上使用基于閾值判斷的啟發(fā)式算法進(jìn)行步態(tài)狀態(tài)檢測(cè)，這種算法使用特征單一，無(wú)前后時(shí)序信息，使得最終獲得的相關(guān)步態(tài)信息并不準(zhǔn)確。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)于上述問(wèn)題，本發(fā)明提供一種步態(tài)信息的處理方法、裝置及電子設(shè)備，提升了步態(tài)信息處理的便捷性和準(zhǔn)確性。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案：

一種步態(tài)信息處理方法，所述方法包括：

獲取目標(biāo)對(duì)象的骨骼數(shù)據(jù)；

基于所述骨骼數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的骨骼點(diǎn)坐標(biāo)信息進(jìn)行特征提取，得到特征向量；

將所述特征向量輸入至目標(biāo)步態(tài)識(shí)別模型，獲得所述特征向量對(duì)應(yīng)的每一幀圖像相匹配的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息，所述目標(biāo)步態(tài)識(shí)別模型為基于標(biāo)注有步態(tài)狀態(tài)標(biāo)簽的骨骼數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本訓(xùn)練得到的，能夠進(jìn)行運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

基于所述運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息進(jìn)行步態(tài)周期劃分，得到步態(tài)周期；

基于所述骨骼數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的骨骼點(diǎn)坐標(biāo)信息，計(jì)算與所述步態(tài)周期對(duì)應(yīng)的步態(tài)參數(shù)。

可選地，所述獲取目標(biāo)對(duì)象的骨骼數(shù)據(jù)，包括：

利用目標(biāo)采集設(shè)備對(duì)目標(biāo)對(duì)象運(yùn)動(dòng)時(shí)的骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，得到關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)序列；

將所述關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)序列確定為目標(biāo)對(duì)象的骨骼數(shù)據(jù);

其中，關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)為關(guān)節(jié)點(diǎn)的三維坐標(biāo)，所述三維坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的三維坐標(biāo)方向包括所述目標(biāo)采集設(shè)備的水平方向、目標(biāo)采集設(shè)備的垂直方向和目標(biāo)采集設(shè)備的深度方向。

可選地，所述方法還包括：

獲取采集的骨骼數(shù)據(jù)集；

對(duì)所述骨骼數(shù)據(jù)集中每一幀圖像進(jìn)行步態(tài)狀態(tài)標(biāo)注，得到步態(tài)狀態(tài)標(biāo)簽，所述步態(tài)狀態(tài)包括靜止?fàn)顟B(tài)、行走狀態(tài)和轉(zhuǎn)身狀態(tài)，所述行走狀態(tài)包括行走子狀態(tài)；