动作传感器AMl602在步态特征提取中的应用

采用三维运动分析的步态康复训练实验装置马骏;张敏敏;龚晨晓;叶斌浩;黄敏;胡良冈【摘要】为量化分析和评定肢体伤残患者康复训练后的康复程度,研究开发出一种基于三维MEMS加速度传感器的步态康复训练分析系统.通过单片机控制并由三维MEMS传感器采集患者行走时的加速度信号,将信号通过RF无线传输至计算机内,由计算机程序处理分析患者的步态信号,从而量化分析患者的康复程度,并储存患者的步态运动信息以供医生定期分析,作为今后康复治疗的依据.通过实验证明了使用加速度传感器代替传统影像学检测步态状况的可行性,相比于传统的基于影像学的步态分析系统,采用MEMS加速度传感器的步态分析系统大大减小了系统的体积和复杂性,使患者使用更加方便,便于推广应用.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2015(034)012【总页数】4页(P88-90,94)【关键词】三维步态分析;微电机系统;加速度传感器【作者】马骏;张敏敏;龚晨晓;叶斌浩;黄敏;胡良冈【作者单位】温州医科大学信息与工程学院,浙江温州325035;温州医科大学信息与工程学院,浙江温州325035;温州医科大学信息与工程学院,浙江温州325035;温州医科大学信息与工程学院,浙江温州325035;温州医科大学信息与工程学院,浙江温州325035;温州医科大学基础医学院,浙江温州325035【正文语种】中文【中图分类】R218.4步态分析是生物力学中的一个特殊的分支，是对人体行走时的肢体关节运动进行运动学观察和动力学分析，提供一系列时间、几何及力学参数和曲线。

因为其能够客观定量地评定患者的步态状况，近年来随着科学技术的发展这一技术在国内外的矫形外科及康复医疗的应用变得越来越普遍［1-3］。

但是传统的步态分析方法由于基于影像学分析，设备成本高、体积大，有一定的局限性。

近年来随着微电机系统的成熟，使用基于加速度传感器的步态分析系统进行步态分析成为了可能。

本文即是通过使用微电机加速度传感器设计并实现一个步态信号采集装置，并将装置采集到的信号通过使用C#便携的上位机程序对接收到的信号进行分析、储存和显示，从而实现一个基于加速度传感器的三维步态分析系统。

步态识别1. 引言步态识别是一种通过分析人体行走时的步伐特征来识别个体身份或评估其健康状况的技术。

近年来，步态识别被广泛应用于安防领域、人机交互等各个领域。

本文将介绍步态识别的原理、应用场景以及相关技术的发展。

2. 步态识别原理步态识别基于认为每个人的步态是独一无二的。

人的步态是由身体姿势、腿部运动和步行节奏等多个因素共同决定的。

因此，通过分析这些因素的特征，可以对个体进行识别。

步态识别可以分为以下几个步骤：1.数据采集：使用传感器（如加速度计、陀螺仪等）采集个体行走时的数据。

这些数据可以包括加速度、角速度等信息。

2.数据预处理：对采集到的数据进行滤波、噪声消除等处理，以提高后续步态特征的提取准确性。

3.步态特征提取：从预处理后的数据中提取有效的步态特征。

常见的步态特征包括步长、步速、步态周期等。

4.特征选择：根据提取到的步态特征，选择最具有判别能力的特征。

可以使用统计学方法、机器学习方法等进行特征选择。

5.识别模型构建：根据选择的特征，构建步态识别模型。

可以使用传统的机器学习模型，如支持向量机（SVM）、随机森林等，也可以使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

6.个体识别：使用构建好的模型对个体进行识别。

根据输入的步态特征，模型可以输出一个唯一的身份标识。

3. 步态识别应用场景步态识别可以应用于多个领域，下面列举几个主要的应用场景：3.1 安防领域步态识别可以用于室内安防系统，实现对人员身份的识别。

例如，在公共场所，可以通过分析行人的步态特征，判断其身份是否合法，从而实现对潜在威胁的识别。

3.2 健康监测步态识别可以用于健康监测，特别是老年人和残疾人群体。

通过分析步态特征，可以评估个体的活动能力、平衡能力等指标，为医疗机构提供有效的健康评估工具。

3.3 身份验证步态识别可以作为一种身份验证方式，取代传统的密码、指纹等方式。

每个人的步态是独一无二的，可以用于识别合法用户。

基于手机加速度传感器的步态识别
杨文辉;杨明静
【期刊名称】《南阳理工学院学报》
【年(卷),期】2017(9)4
【摘要】步态识别是一种新兴的生物识别技术.智能手机的三轴加速度传感器测量人行走时的步态数据可用于步态识别.本文研究不同场景对步态识别的影响,参与数据采集有18个人,场地分为实验室的走廊和室外红砖场地,特征值包括频域征值与时域特征值.当步态识别的测试集和训练集来源于不同的场地时,用支持向量机检测识别的准确性.实验结果表明,当测试集和训练集来源同一场地时,步态识别的准确性较高,可达到94％.而对于数据来源于不一样的场地,准确性较差.主要的原因是场景变化,人行走的步态模式发生了变化.
【总页数】4页(P20-23)
【作者】杨文辉;杨明静
【作者单位】福州大学物理与信息工程学院福建福州 350108;福州大学物理与信息工程学院福建福州 350108
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.基于手机加速度传感器的低频计步算法研究 [J], 张海峰;卫震
2.基于手机放置变化的步态识别 [J], 杨文辉;杨明静
3.基于MEMS加速度传感器的步态识别 [J], 涂斌斌;谷丽华;揣荣岩;许会
4.基于手机加速度传感器的人体步态识别研究 [J], 段小虎;蒋刚;留沧海
5.基于手机加速度传感器和Science Journal应用程序测定重力加速度的实验方案设计 [J], 李松
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步态分析与识别技术研究近年来，随着科技的发展，步态分析与识别技术在多个领域得到了广泛的应用。

步态分析与识别技术是一种能够通过分析和识别人体的步态特征来识别个体身份或进行行为分析的技术。

它具有非接触、实时性强、不受时间和环境限制等优势，在人身份识别、犯罪侦查、智能安防等领域具有广阔的应用前景。

步态分析与识别技术的研究主要包括以下几个方面。

首先，是步态特征提取技术。

步态特征提取是步态分析与识别的核心环节，准确提取和表征步态特征对于后续的识别和分析至关重要。

步态特征提取技术主要分为两类，一是基于特征点的提取方法，通过提取人体关节位置和运动轨迹等特征点信息来描述步态特征；二是基于图像或视频的提取方法，通过对人体图像或视频进行处理来提取步态特征。

其次，是步态识别算法和模型研究。

步态识别算法和模型的选择对于步态识别的准确性和稳定性具有重要影响。

目前常用的步态识别算法包括传统的统计模型方法、机器学习方法（如SVM、KNN）以及深度学习方法（如卷积神经网络）。

在模型选择上需要综合考虑算法的准确性、计算效率、对数据规模的要求等因素。

第三，是步态识别应用研究。

步态分析与识别技术在实际应用中具有广泛的前景。

一方面，步态分析与识别技术可以应用于人身份识别领域。

通过分析人体步态特征，可以实现身份验证、门禁系统等应用场景。

另一方面，步态分析与识别技术可以应用于行为分析领域。

通过分析人体步态特征，可以实现行人行为检测、异常行为识别等应用。

此外，还有一些相关的研究方向值得探索。

一是多传感器融合的步态分析与识别技术。

通过融合多个传感器，如运动捕捉系统、摄像头等，可以更全面地获取人体步态信息，提高步态识别的准确性和鲁棒性。

二是步态识别技术在健康监测和康复辅助领域的应用。

通过分析人体步态特征，可以实现对老年人、残障人群的日常活动监测和康复辅助。

总之，步态分析与识别技术是一种有广泛应用前景的技术。

步态特征提取、步态识别算法和模型选择以及步态识别应用是步态分析与识别技术研究的核心内容。

步态分析步态分析是一种通过观察和研究人体行走姿态的科学方法。

在这个领域，研究人员通过观察和分析步态特征，可以获得有关一个人健康状况、运动能力和运动损伤等信息。

步态分析可以应用于医学、运动科学、安全监控等领域，为人们的生活提供帮助和支持。

步态分析主要研究人体行走时的各种参数和特征，例如步幅、步频、步态节奏等。

通过观察和分析这些参数，可以得出一个人的步态特征和步态模式。

步态分析技术主要包括传感器技术、图像分析技术和模式识别技术等。

在传感器技术方面，步态分析使用各种传感器来获取人体运动的数据。

例如，加速度计可以测量人体的加速度和运动方向，陀螺仪可以测量人体的旋转和转动。

通过这些传感器，可以获得人体行走时的加速度、角速度和其他运动参数，从而进行步态分析。

在图像分析技术方面，步态分析使用摄像机和图像处理算法来获取人体行走的图像数据。

通过分析这些图像数据，可以得出一个人的步态特征。

例如，可以分析人体的关节角度、肢体运动轨迹等。

通过这些图像分析技术，可以得到人体行走时的姿势和动作，从而进行步态分析。

在模式识别技术方面，步态分析使用机器学习和模式识别算法来识别和分类不同的步态模式。

通过训练一个模型，可以将不同的步态特征和步态模式区分开来，从而判断一个人的步态是否正常或异常。

这种模式识别技术可以帮助医生诊断和监测患者的步态问题，也可以帮助运动科学家研究和改进人体运动和训练方法。

步态分析在医学领域具有广泛的应用。

例如，在运动康复中，通过分析患者的步态特征，可以评估患者的康复进展和治疗效果。

在神经科学中，步态分析可以帮助研究人体运动控制和运动障碍的机制。

在老年保健中，步态分析可以用来评估老年人的运动功能和生活质量。

此外，步态分析还可以应用于运动训练、运动损伤预防和犯罪侦查等领域。

总之，步态分析是一种研究人体行走姿态的科学方法，通过观察和分析步态特征，可以获得有关一个人健康状况、运动能力和运动损伤等信息。

步态分析可以应用于医学、运动科学、安全监控等领域，为人们的生活提供帮助和支持。

步态特征提取步态特征提取是近年来计算机视觉领域研究的热点问题之一。

步态特征提取是指从视频、图像或传感器中提取人的行走特征的过程。

这些特征包括步幅、步频、步态稳定性、步态对称性等。

步态特征提取的应用十分广泛，例如医学、智能安防、人机交互等领域。

在医学应用中，步态特征提取可以用于诊断和治疗各种疾病，如帕金森病、脑卒中、多发性硬化等。

在智能安防领域，步态特征提取可以用于身份认证和异常行为识别。

在人机交互中，步态特征可以用于实现交互式体感游戏和虚拟实境应用。

步态特征提取的方法主要分为传感器和图像两种。

传感器方式是通过穿戴在身体上的传感器收集人体的步态数据，例如加速度计、陀螺仪等。

然后根据步态特征的定义提取相应的特征。

这种方式的优点是可以收集复杂的行走数据，但是存在相对困难的数据处理过程。

图像方式是通过使用摄像机等视觉传感器收集行人的行走图像，然后利用计算机视觉算法从图像序列中提取步态特征。

这种方法不需要穿戴传感器，具有非接触、低成本、易扩展等优点。

但是需要对复杂的背景进行分割和移动目标追踪。

步态特征提取的关键在于特征的选择和提取方法。

在传感器方式中，可以依据不同的特征定义选择相应的传感器，并通过滤波、积分等信号处理方法提取步态特征。

在图像方式中，可以根据不同的问题选择不同的特征提取算法，例如轮廓、边缘、颜色直方图等。

步态特征提取的算法有很多种。

主要有以下几种：1. 基于时间序列的特征提取，例如频率、幅值、熵等。

2. 基于机器学习的特征提取，例如支持向量机、人工神经网络等。

3. 基于形态学的特征提取，例如形态学运算、形态学滤波等。

4. 基于视觉的特征提取，例如轮廓、边缘、颜色直方图等。

5. 基于信号处理的特征提取，例如滤波、积分等。

总体而言，步态特征提取是一个重要的课题，不仅在人工智能研究领域有着广泛的应用，并且在医学、智能安防、人机交互等领域有着广泛的使用前景。

在不断的研究和实践中，一定会有更加成熟和先进的步态特征提取算法涌现。

专利名称：一种基于动态视觉传感器的步态识别方法专利类型：发明专利
发明人：齐盼攀,李洪莹,唐华锦,燕锐,陈盈科,高绍兵申请号：CN201710596920.8
申请日：20170720
公开号：CN107403154A
公开日：
20171128
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及步态识别技术领域，公开了一种基于动态视觉传感器的步态识别方法。

本发明创造提供了一种基于动态视觉传感器的时空模式分析方法，并通过基于Tempotron算法的脉冲神经网络模型，可实现对由动态视觉传感器录制的步态数据进行训练和识别，使最终得到的步态识别有极高的生物真实性，从而不但可以对多个对象进行步态识别，解决复杂背景中步态检测的高难度问题，还可以确保步态识别的高准确率。

同时还提供了两种编码方式，可以在训练过程中能快速收敛且取得了较好的识别正确率，尤其是通过结合周期固定的移动窗口的数据段样本分割方式，可使步态识别的正确率达到85％以上，具有极高的实用价值，便于实际推广和应用。

申请人：四川大学
地址：610000 四川省成都市一环路南一段24号
国籍：CN
代理机构：成都顶峰专利事务所(普通合伙)
代理人：杨俊华
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《基于人体剪影和姿态特征的步态识别系统研究与实现》一、引言随着人工智能技术的不断发展，步态识别技术在安全监控、医疗康复、人机交互等领域得到了广泛应用。

步态识别是指通过分析人体行走时的动态特征，如姿态、速度等，以实现身份识别的一种技术。

本文旨在研究并实现一种基于人体剪影和姿态特征的步态识别系统，以提高步态识别的准确性和稳定性。

二、研究背景及意义步态识别作为一种生物特征识别技术，具有独特性和不易被伪造等优点。

传统的步态识别方法主要依赖于人体图像的深度信息和三维模型，但这些方法在复杂环境下易受光照、遮挡等因素影响，导致识别准确率下降。

因此，本研究通过提取人体剪影和姿态特征，实现对复杂环境下的步态准确识别，具有重要的理论和实际意义。

三、系统设计与实现1. 人体剪影提取本系统采用计算机视觉技术，通过摄像头捕捉人体行走时的视频序列。

在视频处理过程中，采用背景减除法提取人体剪影。

首先，建立背景模型，将当前帧与背景模型进行差分运算，得到人体轮廓的二值图像。

然后，对二值图像进行形态学处理，消除噪声和细小干扰，得到清晰的人体剪影。

2. 姿态特征提取姿态特征是步态识别的重要依据。

本系统通过分析人体关节点的运动轨迹和相对位置，提取出人体的姿态特征。

具体而言，采用OpenPose等人体姿态估计算法，检测人体关键点的位置和运动轨迹，进而计算人体的步长、步频、步态周期等参数。

3. 步态识别算法本系统采用基于机器学习的步态识别算法。

首先，将提取到的人体剪影和姿态特征进行预处理和特征提取，形成特征向量。

然后，利用支持向量机（SVM）、神经网络等分类器对特征向量进行训练和分类，实现步态识别。

四、实验与分析为了验证本系统的性能，我们在不同环境下进行了大量实验。

实验结果表明，本系统在复杂环境下具有较高的识别准确率和稳定性。

具体而言，本系统的识别准确率达到了90%五、系统性能优化与拓展5. 性能优化为了进一步提高系统的识别准确率和稳定性，我们采取了一系列优化措施。