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[实用新型]一种可以调节训练抗阻的步态康复装置-CN202222030336.5有效
发明人：龚怡辰;陈健尔;陈伟海;李宁 -专利权人：浙江康复医疗中心;浙江中医药大学附属第三医院;北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： A63B23/04 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种可以调节训练抗阻的步态康复装置，包括架体、控制台和步态控制组件；步态控制组件和控制台均设于架体上；步态控制组件包括髋部横梁、大腿杆、小腿杆、踏板和动力组件，动力件包括丝杆、丝杆电机和调节旋钮本实用新型采用丝杆传动的方式，可以精确控制步态控制组件转动的角度，便于患者在康复训练时达到指定位置。本实用新型可以在康复训练的后期时，不使用电机，并且通过调节旋钮控制丝杆转动时的摩擦力，进而产生不同的抗阻。
一种可以调节训练步态康复装置

[发明专利]一种基于动态时间规划的人体步态监测算法-CN202111198552.4在审
发明人：周丽丽;刘彤军;杜寅甫;王涛;朱明清;刘琦;张志超;王金玉 -专利权人：黑龙江省科学院智能制造研究所
申请日： 2021-10-14 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种基于动态时间规划的人体步态监测算法，属于人体步态识别方法领域。现有步态识别方法存在的识别精度低。一种基于动态时间规划的人体步态监测算法，包括：利用视觉传感器进行人体步态视频采集，建立人体步态模型的步骤；采用传感器骨骼技术获取的骨骼运动信息的步骤；步态监测识别算法的训练步骤；动作识别的步骤；人体步态骨骼诊断评估的步骤本发明方法进行的步态诊断评估，识别率最高可达98%。
一种基于动态时间规划人体步态监测算法

[发明专利]一种步态的识别方法、系统及终端设备-CN201811407341.5在审
发明人：赵继军;刘畅;魏忠诚;张春华;王巍;李志华 -专利权人：河北工程大学
申请日： 2018-11-23 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明适用于计算机应用技术领域，提供了一种步态的识别方法、系统及终端设备，所述识别方法包括：获取步行样本数据和待识别的步行数据，按照预设模型参数，对标准隐马尔可夫模型进行初始化，基于步行样本数据，对初始化后的标准隐马尔可夫模型进行训练，基于维特比算法，利用训练后的标准隐马尔可夫模型和步行数据，确定步态分割路径，步态分割路径包含若干个步态分割节点，按照步态分割节点，将步行数据分割成若干个步行数据集合，并确定每个步行数据集合对应的步态，无需利用视频数据进行分析得到步态，从而未涉及到泄露用户个人隐私的问题，也不会受到动态背景的影响，提高了步态识别的准确度。
步态步行数据隐马尔可夫模型分割样本数据终端设备初始化集合计算机应用技术步行用户个人隐私维特比算法步态识别动态背景模型参数视频数据准确度预设泄露分析

[发明专利]一种基于联合层次选择的子空间学习的跨视角步态识别方法-CN202010198551.9有效
发明人：贲晛烨;肖瑞雪;李玉军;陈雷;黄天欢;任家畅 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种基于联合层次选择的子空间学习的跨视角步态识别方法，首先将目标视角和注册视角的步态样本划分为训练集和测试集，将两种视角步态数据同时进行层次分块划分，对于多层次的步态能量图块分别向量化后特征选择并进行级联；然后将注册视角和目标视角数据同时投影到公共子空间，通过构建跨视角对偶图的方式增强两者联系，投影的过程中进行有效特征选择和有效步态能量图块选择，去除冗余，形成公共子空间内注册样本集，通过训练的目标视角投影矩阵将测试目标视角数据投影到公共子空间中、形成公共子空间内目标样本集，采用欧式距离的最近邻方式对两个样本集进行步态识别。本发明将注册视角步态数据引入目标视角领域，增强跨视角步态识别效果。
一种基于联合层次选择空间学习视角步态识别方法

[发明专利]一种多体位外骨骼下肢康复训练机器人-CN200610155048.5无效
发明人：杨灿军;张佳帆;耿昱;张杰;邓美英;张欣 -专利权人：浙江大学
申请日： 2006-12-07 - 公布日： 2007-06-06 - 主分类号： A61H1/00 文献下载
摘要：本发明公开的多体位外骨骼下肢康复训练机器人包括机座、护栏、悬吊系统、外骨骼训练装置和计算机控制系统。该机器人通过对国际通用的Brunnstrom训练方法进行分析，结合对卒中病人瘫痪下肢的“物理疗法(PT)和作业疗法(OT)”，针对脑卒中病人不同阶段不同体位的康复训练要求，建立具有不同激励程度和多种训练模式的卒中病人下肢训练康复机器人同时可以根据不同卒中患者在不同疗程中实现多种激励的训练模式，包括主动步态、被动力控制步态、被动阻尼可调步态等模式，从而达到最佳康复锻炼的效果。该机器人可满足患者坐姿，站立和平躺三种训练状态，适用脑卒中患者的不同康复阶段下肢康复训练。
一种体位骨骼下肢康复训练机器人

[实用新型]多体位外骨骼下肢康复训练机器人-CN200620140779.8无效
发明人：杨灿军;张佳帆;耿昱;张杰;邓美英;张欣 -专利权人：浙江大学
申请日： 2006-12-07 - 公布日： 2008-01-16 - 主分类号： A61H1/00 文献下载
摘要：本实用新型公开的多体位外骨骼下肢康复训练机器人包括机座、护栏、悬吊系统、外骨骼训练装置和计算机控制系统。该机器人通过对国际通用的Brunnstrom训练方法进行分析，结合对卒中病人瘫痪下肢的“物理疗法(PT)和作业疗法(OT)”，针对脑卒中病人不同阶段不同体位的康复训练要求，建立具有不同激励程度和多种训练模式的卒中病人下肢训练康复机器人同时可以根据不同卒中患者在不同疗程中实现多种激励的训练模式，包括主动步态、被动力控制步态、被动阻尼可调步态等模式，从而达到最佳康复锻炼的效果。该机器人可满足患者坐姿，站立和平躺三种训练状态，适用脑卒中患者的不同康复阶段下肢康复训练。
体位骨骼下肢康复训练机器人

[发明专利]一种基于多线性均值成分分析的步态识别方法-CN201410030101.3有效
发明人：贲晛烨;张鹏;田雅薇;刘天娇;孙孟磊;王凤君 -专利权人：山东大学
申请日： 2014-01-22 - 公布日： 2017-01-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多线性均值成分分析的步态识别方法，训练阶段，对线性插值后的半个周期步态序列图像通过以下算法进行降维处理，并训练得到算法的投影变换矩阵：通过广义张量分析将半个周期步态序列图像投影到一个低维的多线性子空间中；采用多线性均值成分分析做进一步特征提取；采用线性判别分析使得训练的张量样本最终投影到低维的向量空间中。识别阶段，待识别的半个周期步态序列图像样本经过广义张量分析、多线性均值成分分析算法训练得到的变换矩阵在张量空间中两次投影，再经过线性判别分析算法训练得到的变换矩阵在向量空间中投影，识别时在向量空间中采用最近邻分类器本发明可提高步态识别的准确性，且在不同环境下的鲁棒性强。
一种基于线性均值成分分析步态识别方法

[发明专利]用于神经肌肉功能训练的步态训练器-CN202080050939.2在审
发明人：劳瑞纳斯·乌比斯;简斯·K·安德森;斯廷·H·斯滕斯加德;莫顿·拉斯克 -专利权人：威古尔德曼有限公司
申请日： 2020-06-15 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： A61H3/00 文献下载
摘要：本发明涉及使用包括电动机、重量传感器和缆绳的步态训练器以训练神经肌肉功能的方法以及步态训练器。步态训练器可包括提升系统，该提升系统具有可旋转缆绳卷筒和缆绳，该缆绳用于：根据基于比较平衡重量与测量的患者对缆绳实际施加的重量所设定的驱动方向，将缆绳围绕可旋转缆绳卷筒缠绕或回绕。步态训练器可进一步包括电动机，该电动机被适配成与可旋转缆绳卷筒轴向接合并被适配成在驱动方向上驱动可旋转缆绳卷筒。步态训练器还可包括重量传感器、控制单元、处理器和电动机控制器。
用于神经肌肉功能训练步态训练器

[发明专利]一种基于步态图像的身份识别方法-CN201810263768.6有效
发明人：刘欣刚;余涛;梅永勇;王艺豪;严敬仁;代成;汪卫彬 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-03-28 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于步态图像的身份识别方法，包括训练步骤，对步态图像序列进行行人检测和图像预处理并给相应的步态图像赋予标签值，再对其使用由卷积受限玻尔兹曼机和全连接层组成的特征学习网络进行训练，生成具有身份识别的特征学习网络模型和特征中心值模型；识别步骤，对待识别的步态图像进行行人检测和图像预处理，由归一化的自相关函数计算步态周期性以获取一个周期的步态序列，通过深度学习网络和投票算法对行人进行身份进行识别。本发明以周期性的步态图像序列作为输入，保留了完整的步态信息；采用深度学习网络进行特征学习，获取更多具有区分度的步态特征以提高识别率；通过深度学习网络和投票算法并用增强了识别的准确率和鲁棒性。
一种基于步态图像身份识别方法

[发明专利]基于足底压力阵列检测的儿童异常步态识别系统及方法-CN202011248715.0在审
发明人：徐铃辉;杨巍;杨灿军;余林繁 -专利权人：浙大宁波理工学院
申请日： 2020-11-10 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种儿童异常步态识别系统，特别是一种基于足底压力阵列检测的儿童异常步态识别系统，包括：步态数据采集单元；步态数据初步处理单元；步态数据特征提取单元；步态参数降维单元；建立步态分类模型单元；以及，在线步态识别单元；其中，步态数据采集单元采集儿童步态数据，后经步态数据初步处理单元，步态数据特征提取单元，以及步态参数降维单元得到步态数据特征值，输入到训练好的步态分类模型单元，在线步态识别单元得到分类结果另外，本发明中还提供了一种基于足底压力阵列检测的儿童异常步态识别方法。本发明解决了“提升儿童异常步态的识别精度”的技术问题，具备检测方便、功耗低、经济成本低等优点。
基于足底压力阵列检测儿童异常步态识别系统方法

[外观设计]步态训练系统-CN201930516552.1有效
发明人：张宏 -专利权人：南京赢创智金科技成果转化有限公司
申请日： 2019-09-19 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： 21-02 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：步态训练系统。2.本外观设计产品的用途：用于步态训练。3.本外观设计产品的设计要点：在于主视图。4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。
步态训练系统

[发明专利]步态交互方法、步态康健设备及计算机可读存储介质-CN202010070591.5在审
发明人：谭高辉;蔡雪风;蔡康宁;吴坤坤 -专利权人：深圳市丞辉威世智能科技有限公司
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种步态交互方法、步态康健设备及计算机可读存储介质，所述步态交互方法包括：若检测到启动指令，则实时监测并获取用户的当前步态信息；将所述当前步态信息发送至第三端，以供第三端处理所述当前步态信息，及时准确地提供用户的康复水平数据，从而提供更准确，更针对性的训练计划。
步态交互方法康健设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于记忆增强的渐进式学习步态识别方法-CN202210104375.7在审
发明人：李玺;窦洹彰;张芃怡;赵彧涵;秦泽群;方毅 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于记忆增强的渐进式学习步态识别方法，通过对步态数据中的难易样本进行从易到难的渐进式学习，从而让模型学到更好的特征表达。该方法具体步骤如下：获取步态数据；定义优化目标；建模当前样本难易程度；根据样本难度以及训练进度确定当前样本权重；使用记忆体来对特征空间进行辅助约束；迭代训练。本发明适用于步态识别的复杂场景，面对各类行走条件具有较好的效果和鲁棒性。
一种基于记忆增强渐进学习步态识别方法

[发明专利]一种步态康复训练装置-CN201710018048.9有效
发明人：刘建英;刘建姣 -专利权人：刘建英
申请日： 2017-01-11 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： A61H1/02 文献下载
摘要：一种步态康复训练装置，属于医疗器械技术领域。其特征在于：包括承重机构（1）以及步态训练机构（2），承重机构（1）包括用于固定使用者身体的承重架以及带动承重架行走的驱动机构；步态训练机构（2）包括设置在两侧的机械腿以及动力机构，机械腿包括大腿杆（16本步态康复训练装置能真正刺激偏瘫的伸肌活动，刺激了患者的主动选择控制，对临床应用具有较大帮助。
一种步态康复训练装置

[发明专利]一种基于GRU的步态识别方法-CN202010315195.4有效
发明人：耿艳利;蔡晓东;杨鹏;宣伯凯;陈玲玲 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2020-04-21 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GRU的步态识别方法，属于假肢技术领域，本发明解决了传统步态分类方法计算复杂、实时性差等问题，通过GRU省却了繁复的特征提取工程，只需使用模型参数进行分类即可，大大提升了计算速度，且实现了步态阶段的实时计算，摆脱了传统步态识别需要在线下进行分类的繁琐过程。：利用穿戴于假肢足底的FSR薄膜压力传感器采集行走时的足底压力信息；根据目标典型行走特征和时间戳将各数据队列打上相应标签；搭建GRU网络模型；定义GRU单元、全连接层及各激活函数；得到的数据标签对分成训练集与测试集，训练集送入GRU网络模型进行训练，训练完成后利用测试集评估模型分类效果，进行线上实时分类。
一种基于 gru 步态识别方法