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[发明专利]训练慌张步态识别模型的方法、步态识别方法及相关装置-CN202310547846.6在审
发明人：王铁鑫;叶汉银;黄鹏;李剑 -专利权人：深圳和而泰智能控制股份有限公司
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请实施例涉及步态识别技术领域，公开了一种训练慌张步态识别模型的方法、步态识别方法及相关装置，获取多个步态样本，步态样本包括由惯性测量单元对足部的行走步伐进行采集得到的加速度信号波和角速度信号波，一步态样本标注有标签，标签包括慌张步态或正常步态。根据步态样本的周期性，对步态样本进行划分，得到多个步态周期波段。采用若干个步态周期波段，对二分类算法模型进行迭代训练，得到慌张步态识别模型。在此实施例中，将各个步态样本按其周期性进行划分，使得得到的每个步态周期波段能够反映完整步子的运动数据，符合行走周期。从而，训练得到的慌张步态识别模型基于分析挖掘每个步态周期波段的潜在特征，能够准确识别出慌张步态。
训练慌张步态识别模型方法相关装置

[发明专利]一种步态健康评估方法及装置-CN202010202430.7有效
发明人：高伟东;杨益娜 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种步态健康评估方法及装置。该方法包括：获取步态压力信号，基于步态压力信号采用模糊逻辑推理规则识别步态相位；记录步态相位的相位顺序；根据相位序列间隔计算步态相位持续时间，以及总体步态周期；基于Perry模型标准步态顺序，根据医学标准相位持续时间统计偏离标准步态的异常步态周期；基于异常步态周期和总体步态周期得到异常周期占比，将异常周期占比作为步态健康评价依据。本发明实施例在步态相位检测过程中应用模糊逻辑推理系统，实现平稳连续的步态相位检测，在输出隶属函数中采用梯形与三角形隶属函数，不预设形成个人步态相位顺序，充分考虑个人步态的内部差异性，适用于各种人群的步态评估需求
一种步态健康评估方法装置

[发明专利]一种新的步态周期生成方法-CN201410810941.1有效
发明人：胡永健;陈夏辉;刘琲贝;韦岗 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2014-12-19 - 公布日： 2018-01-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种新的步态周期生成方法，其步骤为先根据步伐宽度的周期变化从待处理步态序列中检测出所有原始步态周期；设定一个比各原始步态周期中所含帧数最小值小的、且为4的整数倍的数值k，作为最终周期表达包含的帧数；等间隔地从各原始步态周期中抽取k帧作为此周期的代表帧；对于各步态周期中相同位置上的代表帧求出其平均帧；计算各步态周期内各代表帧与其对应位置的平均帧的相关系数，选取相关系数最大的代表帧作为该位置的最优帧；所有位置上的最优帧构成最终的步态周期表达。本发明剔除了步态序列中的残缺帧和重复帧，利用图像质量好的帧生成一个步态周期，进而获取了更精确的步态特征，有效提升了步态检测的结果。
一种步态周期生成方法

[发明专利]步态数据的处理方法及系统-CN202310417530.5在审
发明人：朱慧进;苏雷;周鑫;黎美琪;廖风云;齐心 -专利权人：深圳市韶音科技有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本申请提供一种步态数据的处理方法及系统，获得目标用户下肢的M个步态周期的步态数据，并基于步态数据分别确定M个步态周期内目标用户的脚离开地面的目标离地时刻，进而至少基于M个步态周期各自对应的目标离地时刻确定目标用户的步态特征其中，在对步态数据进行处理时，针对每个步态周期动态更新滑动因子的取值以得到目标滑动因子值，目标滑动因子值与该步态周期内的用户运动状态相关，进而在当前步态周期中确定离地时间范围，并基于目标滑动因子值和离地时间范围在该步态周期内确定目标离地时刻由于滑动因子的取值是随用户运动状态实时更新的，因此基于目标滑动因子值确定出的目标离地时刻较为准确，从而步态分析结果具有较高的准确性。
步态数据处理方法系统

[发明专利]一种步态分析方法、装置及存储介质-CN201910055357.2有效
发明人：蒋斌;马浩;刘维甫;刘昊扬;戴若犁 -专利权人：北京诺亦腾科技有限公司
申请日： 2019-01-21 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本申请涉及一种步态分析方法、装置及存储介质，所述方法包括：利用动作捕捉设备获取待测对象在预设期间内的运动数据；根据所述运动数据，确定所述待测对象的步态周期；基于所述步态周期提取所述待测对象的步态特征参数；根据所述步态特征参数，确定所述待测对象的运动类型，根据运动类型为行走类型的步态周期的步态特征参数，进行步态分析。该方法可以从全天混杂运动数据中提取有效的步行数据，用以作为步态分析的数据基础，先区分步态周期，然后可以根据步行数据对行走类型的步态周期的步态特征参数，进行步态分析。
一种步态分析方法装置存储介质

[发明专利]基于步态行为的身份认证方法、装置、设备及存储介质-CN202110203762.1有效
发明人：徐国爱;郭燕慧;徐国胜;张淼;姚睿 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-02-24 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06F21/32 文献下载
摘要：本公开提供一种基于步态行为的身份认证方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取目标对象的步态惯性数据；基于所述步态惯性数据进行步态周期特征提取，得到步态周期序列；将所述步态周期序列可转换为可视化的二维图形，包括：对所述步态周期序列进行可视化处理，得到基于递归图、马尔可夫变迁场、或格拉姆角场的二维图形；基于所述二维图形进行身份认证，得到所述目标对象的身份认证结果。根据本公开，通过对目标对象的步态惯性数据进行特征提取得到稳定的步态周期，形成步态周期序列，再将该步态周期序列转换为可视化的二维图形，可以有效利用二维神经网络，提高身份认证的准确性和效率。
基于步态行为身份认证方法装置设备存储介质

[发明专利]基于互相学习网络策略的多视角步态识别方法及系统-CN202010321849.4有效
发明人：陈振学;王艳春;荣学文 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-04-22 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明属于步态识别领域，提供了一种基于互相学习网络策略的多视角步态识别方法及系统。其中，基于互相学习网络策略的多视角步态识别方法包括接收多个视角的行人步态视频；从视频中提取一个步态周期的步态图像，从步态图像中提取出步态轮廓图；将一个步态周期的步态轮廓图按照步态序列形成步态帧集合，通过互相学习网络提取步态帧集合的局部特征与全局特征；利用水平金字塔池结合局部特征与全局特征，得到一个步态周期步态轮廓图的融合特征；利用softmax函数对一个步态周期步态轮廓图的融合特征进行分类预测，得到步态识别结果。
基于互相学习网络策略视角步态识别方法系统

[发明专利]基于视觉感知的肢体功能康复定量评估系统-CN202110609895.9在审
发明人：胡倩;曹婧;刘雯;侯晨辉 -专利权人：郑州铁路职业技术学院
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：该系统包括：数据采集模块用于采集预设时间内患者的实时姿态数据；步态周期提取模块用于根据姿态数据进行步态分析，提取患者的步态周期；步态相似度获取模块用于基于相似度评估单元获取动作相似度和周期相似度，根据动作相似度和周期相似度获取步态相似度；康复效果评定模块用于根据步态相似度筛选异常步态周期，计算异常步态周期与对应的多个相邻的标准数据序列的邻近相似度，选取最大的邻近相似度作为容错相似度；获取预设时间内所有步态相似度的平均步态相似度；根据容错相似度与平均步态相似度评定患者的康复效果
基于视觉感知肢体功能康复定量评估系统

[发明专利]身份认证方法、装置、电子设备及存储介质-CN201810822151.3在审
发明人：李烨;孙方敏;毛晨飞 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2018-07-24 - 公布日： 2018-12-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例涉及身份认证技术领域，提供一种身份认证方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取设置于用户身上的加速度传感器采集的步态加速度信号；对步态加速度信号进行步态周期检测，得到多个步态周期；将多个步态周期分割为多个步态分割段，并对每个步态分割段均进行模式提取，得到每个步态分割段对应的步态模式；对每个步态模式均进行特征向量提取，得到每个步态模式的步态特征；依据每个步态模式的步态特征，构建身份识别模型与现有技术相比，本发明实施例获取不同用户的步态加速度信号并确定步态周期，可以满足不同用户的个体差异性，实现基于步态识别的用户身份精准识别。
步态模式步态周期步态加速度信号步态分割步态特征存储介质电子设备身份认证加速度传感器确认用户身份身份认证技术特征向量提取个体差异性步态识别模式提取身份识别用户身份构建采集检测

[发明专利]一种多角度的步态周期检测方法-CN201410172289.5有效
发明人：王科俊;吕卓纹;阎涛;唐墨 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2014-04-25 - 公布日： 2017-04-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种多角度的步态周期检测方法，其特征在于步骤1从步态视频流中得到二值化的步态序列，对序列进行正面步态和非正面步态分类；步骤2若序列为正面步态，则前臂、小腿和脚部区域的图像像素变化，求取极值点，得到步态周期；步骤3若序列为非正面步态，则检测腿部区域的能量变化，求取极值点，得到步态周期。
一种角度步态周期检测方法

[发明专利]帕金森病患者冻结步态监测方法及监测设备-CN201910790510.6有效
发明人：王丽娟;高玉元;余小六;任康;凌云;陈仲略;聂坤;王丽敏 -专利权人：广东省人民医院（广东省医学科学院）;深圳市臻络科技有限公司
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2023-02-21 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种帕金森病患者冻结步态监测方法及监测设备。所述方法包括：采集帕金森病患者的冻结步态数据；根据所述冻结步态数据，绘制预警控制线；获取预设周期内的帕金森病患者的周期冻结步态数据；根据所述预警控制线，监测所述周期冻结步态数据。所述方法可以通过前期采集帕金森病患者的冻结步态数据，绘制预警控制线，并根据所述预警控制线，监测获取到的预设周期内的帕金森病患者的周期冻结步态数据，进而对帕金森病患者的冻结步态数据进行有效的监测。
帕金森病患者冻结步态监测方法设备

[发明专利]一种基于多元回归的多视角步态分类方法-CN201710572423.4有效
发明人：王修晖 -专利权人：中国计量大学
申请日： 2017-07-13 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多元回归的多视角步态分类方法，包括如下步骤：步骤一、从待分类步态数据集中提取人体轮廓，构造内点表示和边界表示的两种人体区域图像，并进一步生成轮毂能量图；步骤二、基于上一步的轮毂能量图，计算每一个步态图像序列对应的多周期混合步态能量矩阵作为步态特征；步骤三、将多视角步态分类转化为一个多元回归问题，并构造卷积神经网络进行求解。本发明的基于多元回归的多视角步态分类方法使用了多周期混合步态能量矩阵作为步态特征，无需精确的步态周期分割，减低了对步态周期分割的依赖性。同时，本发明将多视角步态分类问题转化为多元回归问题，通过卷积神经网络进行求解，提高了步态分类正确率。
一种基于多元回归视角步态分类方法

[发明专利]基于步态识别的身份认证方法及装置-CN201711286270.3在审
发明人：李烨;孙方敏;毛晨飞 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2017-12-07 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明涉及身份认证技术领域，具体涉及一种基于步态识别的身份认证方法及装置，该方法包括获取设置于用户身上的加速度传感器采集的多个加速度数据，对所述多个加速度传感器数据进行分析提取至少一个步态周期，计算所述至少一个步态周期与预设步态周期模板的匹配度均值本方案通过采集用户行走过程中的多个加速度数据，并对该多个加速度数据进行分析后提取步态周期，以进一步将每一个步态周期与预设步态周期模板进行匹配。由于是针对不同的用户分别采集多个加速度数据并计算步态周期，因此，更好地满足了不同用户的个体差异性，提高了基于步态识别的身份认证的准确度。
基于步态识别身份认证方法装置

[发明专利]一种步态信息的处理方法、装置及电子设备-CN202210195362.5有效
发明人：朱文成;佟良远;刘佳玉;冯振;刘岸风;张昊;彭斌;武睿 -专利权人：北京中科睿医信息科技有限公司
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种步态信息处理方法、装置及电子设备，包括：获取目标对象的骨骼数据；基于骨骼数据对应的骨骼点坐标信息进行特征提取，得到特征向量；将特征向量输入至目标步态识别模型，获得特征向量对应的每一帧图像相匹配的运动状态信息；基于运动状态信息进行步态周期划分，得到步态周期；基于骨骼数据对应的骨骼点坐标信息，计算与步态周期对应的步态参数。本发明通过对运动状态识别并进行步态周期划分，基于步态的时序信息使得划分更加准确，提升了步态参数计算的准确性，并且无需特殊设备的采集操作更具有便捷性。
一种步态信息处理方法装置电子设备

[发明专利]一种通用的足式机器人步态设计及控制方法-CN202011544286.1有效
发明人：贺培;冯嘉鹏;李钟 -专利权人：广州市威控机器人有限公司
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供一种通用的足式机器人步态设计及控制方法。步态设计包括确定步态参数：StepsInGait、NrLiftedPos、TLDivFactor，HalfLiftHeigth、以及足式机器人各腿的步态周期的起始关键点位置参数，通过这些参数确定一组步态周期内的关键位置点，而控制方法通过获取机器人每条腿在一个步态周期中每一步的足端位置坐标，根据运动学模型和逆运动学求解出腿部各个关节旋转的角度。本发明将步态设计简化为步态参数设置，一组步态参数对应一种步态类型，确定一组步态周期内的关键位置点；针对不同的机器人行走步态、行走速度、抬腿高度、机身高度等控制量，提供一套通用的足式机器人足端轨迹计算方法
一种通用机器人步态设计控制方法

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