[发明专利]一种识别步态的可穿戴设备

说明书

技术领域

本发明涉及步态识别领域，尤其涉及一种识别步态的可穿戴设备。

背景技术

步态识别，属于生物识别的一种，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别。与其他的生物识别技术，例如指纹、虹膜等相比，步态识别具有非接触、远距离和不容易伪装等优点。其基本工作原理就是：从相同的行走行为中寻找和提取个体之间的变化特征，以实现自动的身份识别。

在智能视频监控领域，步态识别比面像识别更具优势。步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。步态的唯一性可体现在个人生理结构的差异上，包括不一样的腿骨长度、不一样的肌肉强度、不一样的重心高度、不一样的运动神经灵敏度。在技术实践场景中，罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场，但有一样东西他们是很难完全改变而不留下特征性痕迹的，这就是走路的姿势。此外，步态识别检测的极限距离接近一百步，这应该是目前生物识别技术能检测到的最远距离了。

虽然人们的步态特征满足了多样性和唯一性的生物识别原则，但是其对于稳定性和可采集性等原则的满足程度就不够理想。人们的年龄增长、体重增减、着装变更，以及健康状况的恶化，都可能明显地改变其步态。同时，如果一个人故意加快或者放慢步伐，那么其身体摆动形成的对称线条就可能完全发生改变，从而使步态识别身份的正确率大大下降。此外，由于步态识别通常都依据人们双腿所呈现出来的步态信息，因此如果在视频监控过程中，看不到识别对象的双腿，例如穿着长袍或者长裙的人，那么步态识别就毫无用武之地了。

在大数据时代，行走步态的数据分析具有很重要的价值，可以有多种应用场景，包括在康复领域中应用于康复器械使用效果的量化验证、患者的康复训练；治疗中对足踝雷疾病的日常分析、诊断；在运动领域的专业运动损伤风险评估、定量训练与指导等。

传统的医疗级大型步态分析设备有两个局限性：一是相关设备的价格通常在百万级，小型的康复机构、运动管理机构难以配置；二是相关设备只能在特定的实验室中使用，不能在真实场景中记录用户的步态实况。

智能可穿戴设备是将大型专业级的医疗设备浓缩成可穿戴的可穿戴设备，通过传感器捕捉用户足部微动作，采集基础数据，结合云端算法库的人工智能支持，排除环境中的噪音数据干扰，从而得出用户在上坡、下坡、爬楼梯等真实场景中精准的步态分析报告，但现有基于步态的生物识别方法易受外部环境影响而产生误判。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种识别步态的可穿戴设备，旨在解决步态的识别易受外部环境影响而产生误判的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种识别步态的可穿戴设备，所述可穿戴设备包括：设备主体、传感器阵列和微处理器，所述传感器阵列和微处理器设于所述设备主体内；

所述传感器阵列，用于获取当前用户的当前步态特征信息和当前外部环境信息，并将所述当前步态特征信息和所述当前外部环境信息发送至所述微处理器；

所述微处理器，用于根据所述当前步态特征信息生成当前步态数据，在所述当前步态数据存在异常时，根据所述当前外部环境信息判断所述异常是否由外部环境引起，在所述异常不是由外部环境引起时，认定所述异常是由身体状况引起。

在一实施例中，所述当前外部环境信息包括多个当前外部环境特征参数；

所述微处理器，还用于计算所述当前外部环境特征参数与预设环境特征参数之间的差值；在所述差值未处于第一预设范围时，认定所述异常是由外部环境引起。

在一实施例中，所述微处理器，还用于将所述当前步态数据与预设步态数据进行比对，在所述当前步态数据与所述预设步态数据之间的匹配度未处于第二预设范围时，认定所述当前步态数据存在异常。

在一实施例中，所述微处理器，还用于获取预设用户账户中的预设步态数据，将所述当前步态数据与所述预设步态数据进行比对，在所述当前步态数据与所述预设步态数据之间的匹配度处于第三预设范围时，认定所述当前用户与所述预设用户账户对应，将所述当前步态数据存储至所述预设用户账户。

在一实施例中，所述微处理器，还用于在所述当前步态数据与所述预设步态数据之间的匹配度未处于第三预设范围内时，认定所述当前用户与所述预设用户账户不对应，并创建新的用户账户，将所述当前步态数据存储至所述新的用户账户，并将所述新的用户账户作为预设用户账户。

在一实施例中，所述微处理器，还用于将所述当前外部环境信息存储至所述预设用户账户中。