一种新的步态触觉特征分析系统及其应用_徐苏

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步态分析实验报告

步态分析实验报告步态分析实验报告引言：步态分析是一项研究人类行走方式的科学，通过对步态参数的测量和分析，可以了解人类的运动机制、身体平衡以及可能存在的运动障碍。

本实验旨在通过步态分析仪器的运用，对步态进行全面的测量和分析，以探究步态特征与个体差异、年龄差异以及运动损伤等方面的关系。

实验方法：1. 实验对象选择本实验选择了20名年龄在20至50岁之间的健康成年人作为实验对象，确保样本的代表性和可比性。

2. 步态分析仪器本实验采用了一款先进的步态分析仪器，该仪器能够测量和记录步态参数，如步幅、步频、支撑时间、摆动时间等。

3. 实验过程实验对象在实验室内进行步态分析，首先需要穿上专用的步态分析鞋，并进行适当的热身活动。

然后，实验对象按照指定的速度和节奏在指定的跑道上行走，步态分析仪器会自动记录并分析其步态参数。

实验结果：通过对实验对象的步态分析，我们得到了大量的数据和结果。

以下是实验结果的主要内容：1. 步态参数的平均值通过对所有实验对象的步态参数进行统计分析，我们得到了不同步态参数的平均值。

例如，步幅的平均值为X cm，步频的平均值为X 步/分钟，支撑时间的平均值为X 秒，摆动时间的平均值为X 秒。

2. 步态特征与个体差异通过比较不同实验对象之间的步态参数，我们发现不同个体之间存在明显的步态差异。

一些实验对象的步幅较大，而步频较低；而另一些实验对象的步幅较小，但步频较高。

这些个体差异可能与身体结构、肌肉力量等因素有关。

3. 步态特征与年龄差异我们进一步将实验对象按照年龄分组，比较不同年龄组之间的步态参数。

结果显示，随着年龄增长，步幅逐渐减小，步频逐渐增加，支撑时间逐渐增加，摆动时间逐渐减少。

这表明步态特征与年龄之间存在一定的关联性。

4. 步态特征与运动损伤我们还将实验对象按照运动损伤的有无进行分组，比较不同组之间的步态参数。

结果显示，受损者的步幅、步频、支撑时间和摆动时间均与未受损者存在显著差异。

这表明步态分析可以作为一种评估运动损伤程度和康复效果的重要手段。

步态识别技术研究综述

步态识别技术研究综述步态识别是一种通过分析人体行走时的步态特征来进行个体识别的技术。

随着生物特征识别技术的发展，步态识别作为一种方便、无接触的识别方式，逐渐受到了广泛的关注和研究。

本文将综述步态识别的研究现状，包括步态特征的提取方法、分类器的选择以及步态识别的应用领域。

首先，在步态识别中，步态特征的提取是非常关键的一步。

主要的步态特征提取方法包括基于运动轮廓的方法、基于动作周期的方法以及基于运动能量的方法。

基于运动轮廓的方法主要是通过提取行人在行走过程中的轮廓来获得步态特征，如轮廓角度、曲率等。

基于动作周期的方法则利用每个步态周期中的特征来进行识别，例如步长、步宽和步频等。

而基于运动能量的方法则是通过分析人体行走时的能量变化来提取步态特征，如加速度、功率谱等。

这些方法的综合运用可以提高步态识别的准确率和鲁棒性。

其次，步态识别需要选择合适的分类器来进行模型训练和识别。

常用的分类器包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和k最近邻算法（kNN）。

支持向量机是一种常见的分类方法，它可以有效地处理非线性分类问题，并且在样本量较小的情况下仍能取得较好的效果。

人工神经网络模拟了人脑神经元的工作原理，可以通过反向传播算法进行模型训练和识别。

而k最近邻算法是一种基于样本距离的分类方法，它根据最近的k个邻居来决定目标的分类。

根据实际应用需求和数据集特点，可以选择合适的分类器进行步态识别的建模和识别。

最后，步态识别具有广泛的应用领域。

步态识别可以用于个体识别、行为分析、疾病诊断等方面。

在个体识别方面，步态识别可以用于安防领域，例如门禁系统和人脸识别的组合使用，可以提高认证的准确性和安全性。

在行为分析方面，步态识别可以用于行人行为监测和异常检测，例如在人群中检测行人的奔跑、摔倒等异常行为。

在疾病诊断方面，步态识别可以用于早期检测和治疗一些疾病，如帕金森病等。

综上所述，步态识别作为一种方便、无接触的个体识别技术，已经得到了广泛的关注和研究。

步态分析的临床应用

步态分析的临床应用步态分析的临床应用1：引言1.1 研究背景1.2 目的和意义2：步态分析的基本原理2.1 步态周期与步态参数2.2 步态分析的主要方法2.2.1 传感器技术2.2.2 动作捕捉系统2.2.3 静态平衡测试2.2.4 动态平衡测试2.3 步态分析的数据处理方法3：步态分析在临床中的应用3.1 神经科学3.1.1 神经病理学的评估3.1.2 神经康复的评估和训练 3.2 骨科3.2.1 脊柱疾病的评估3.2.2 骨盆疾病的评估3.2.3 下肢骨折的康复评估 3.3 康复医学3.3.1 运动损伤的评估3.3.2 运动康复的评估和训练 3.4 仿真和矫形设备设计3.4.1 仿真训练系统的开发 3.4.2 矫形设备的设计和改进 3.5 运动医学3.5.1 运动生理学的评估3.5.2 运动训练的优化4：步态分析的临床应用案例4.1 帕金森病患者的步态分析4.2 脊髓损伤患者的步态分析4.3 骨关节炎患者的步态分析4.4 运动损伤康复患者的步态分析5：结论步态分析在临床中具有广泛的应用前景，能够为多种疾病的评估和康复提供重要参考。

(附件：具体分析数据表格及图表)(法律名词及注释)1：神经病理学 - 研究与疾病相关的神经系统损伤和异常的科学。

2：康复医学 - 通过医疗、康复和社会支持等综合手段帮助病人恢复身体功能。

3：仿真训练 - 利用计算机技术和虚拟现实技术模拟真实场景，训练病人的特定技能。

4：矫形设备 - 通过保护或改善病人姿势和运动能力的设备。

5：运动生理学 - 研究运动对身体系统的影响和适应的科学。

一种新的步态触觉特征分析系统的重测信度_潘磊

第23卷第5期2010年5月传感技术学报CH I N ESE JOURNAL OF SE NS ORS AND ACT UAT ORSVol .23　No .5May 2010项目来源:中国科学院合肥物质科学研究院院长基金资助(0722B11141)收稿日期:2009-11-20 修改日期:2009-12-06Test 2Retest Reli a bility of a Novel Pl atform System for Ga it Analysis3P AN Lei 1,2,ZHOU Xu 1,Y AO Zhim ing 1,2,XU Su 1,2,WANG Changxi 1,2,SUN Yining1,231.The Key L aboratory of B io m i m etic Sensing and Advanced Robot Technology,Institute of Intelligence M achines,Chinese Acade m y of Science,　Hefei 230031,China;2.D epart m ent of Auto m ation,U niversity of Science and Technology of China,Hefei 230027,ChinaAbstract:A ssessed the validity of a novel gait measure ment syste m ,it ’s test 2retest reliability was evaluated .39healthy subjects were tested at p referred s peed on t w o occasi ons ten days apart .I ntra 2class correlati on coefficientwas used t o evaluate the repeatability of the p lantar p ressure distributi on para meters which include the maxi m um p ressure and contact ti m e of different p lantar partiti on in a gait cycle .Coefficientof multi p le correlati on was used t o evaluate the repeatability of f orce waves .Experi m ent results indicate moderate t o high repeatability of the syste m.Key words:gait analysis syste m;test 2retest reliability;I CC;C MC EEACC:7230;7210一种新的步态触觉特征分析系统的重测信度3潘　磊1,2,周　旭1,姚志明1,2,徐　苏1,2,王昌喜1,2,孙怡宁1,231.安徽省仿生感知与先进机器人技术重点实验室,中国科学院合肥智能机械研究所,合肥230031;2.中国科学技术大学自动化系,合肥230027摘　要:评估一种新型步态触觉特征分析系统的有效性,对其重测信度进行研究,实验采集39名健康测试者正常步速下间隔10天的两次数据,用组内相关系数表征一个步态周期中足底各分区的最大压力和接触时间的重测信度,以多重相关系数表征足底三维力波形的重测信度,研究结果表明该系统在步态触觉特征参数测量中具有较好的重测信度。

步态分析实验报告

步态分析实验报告一、引言步态分析是一种通过对人体行走时的步态进行定量分析的方法，可以揭示出人体运动的特征和规律。

步态分析在医学、康复和运动领域具有广泛的应用。

本实验旨在通过使用传感器技术来进行步态分析，并通过数据分析来探讨步态与人体健康之间的关系。

二、实验设备和方法2.1 实验设备本实验使用了以下设备： - 传感器装置：包括加速度计、陀螺仪和压力传感器等。

- 数据采集系统：用于采集传感器装置产生的数据。

2.2 实验方法本实验的步骤如下： 1. 安装传感器装置：将传感器装置安装在被试者的腿部和脚部，以便能够准确地获取步态数据。

2. 数据采集：通过数据采集系统记录被试者行走时的步态数据，包括步长、步频、步态对称性等指标。

3. 数据分析：对采集到的数据进行分析，包括统计分析、图表绘制等。

4. 结果解读：根据数据分析的结果，得出关于被试者步态特征以及与健康相关的结论。

三、实验结果与分析在本次实验中，我们选取了10名年龄在25至35岁之间的健康成年人作为被试者，采集了他们行走时的步态数据。

3.1 步长分析通过分析步长数据，我们发现男性的步长普遍比女性长，这与以往的研究结果一致。

此外，步长还与身高和体重有关，身高较高的人通常具有较大的步长。

3.2 步频分析步频是指行走中每分钟迈出的步数。

我们的实验结果表明，步频与年龄呈负相关关系，即年龄越大，步频越低。

这可能与身体机能的逐渐下降有关。

3.3 步态对称性分析步态对称性是指左右腿在行走过程中的协调性。

我们通过对比左右腿的步长和步频数据，计算了步态对称性指数。

实验结果显示，大部分被试者的步态对称性较高，左右腿的步长和步频差异不大。

四、结论与展望通过本次实验，我们得出了以下结论： 1. 步长与性别、身高和体重相关。

2. 步频与年龄相关。

3. 大部分被试者的步态对称性较高。

然而，本实验仅限于健康成年人，未考虑年龄、性别和身体条件等因素对步态的影响。

未来的研究可以拓展样本规模，并考虑更多变量，以获得更准确、全面的步态分析结果。

步态分析与识别技术研究

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。

动作传感器AMl602在步态特征提取中的应用

据通过串口发送到Ｐｃ机上，行数据的处理与分析。进
Ａ６２传感器有３种工作模式，别是主机触发模ＭＩ０分式，传感器触发模式和６Ｈ＋步态测量模式。本系统根据Ｃ实际需要选择使用主机触发模式来采集传感器的数据，数
调制方式下。３系统软件设计
本文设计的步态特征提取系统主要包含数据采集发送
模块和数据无线接收模块，系统整体结构框图如图１所示。传感器采集的数据通过ＩＣ协议传输给微处理器，２经微处理器将数据发射出去。在接收端，微处理器将接收到的数
征提取系统，由于其体积小，功耗低，精度高等特点，得到了
越来越广泛的应用。
ＡＩ０Ｍ６２动作传感器来采集步态时的加速度信息，无需外接ＲＣ滤波电路，无需外接存储器，数据以无线传输的方式传
输到ＰＣ机上进行数据的处理。通过分析步态过程中三轴
中三轴向的加速度信号和俯仰角以及倾斜角的方法能够有
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效地提取和分析测试者的步态特征。１系统总体方案设计
传感器与微系统
第３卷ｌ
发模块来完成数据的收发。通过Ｔ提供的ＳａＲＳｄｏＩｍｒＦｔｉｔｕ软件来进行发送与接收寄存器的配置，使其工作在ＧＳＦＫ
Ｑｉｈａｇａ６０４，ｈｎ）ｎｕｎｄｏ０６０Ｃｉａ

毕业论文之外骨骼式老年人辅助行走装置设计研究[1]

5.耿春亚.马军.郭忠武.丁辉.丁海曙关于正常青年人步态竖直方向力的检测与统计分析[期刊论文]-航天医学与医学工程2003,16(5)
6.徐苏.周旭.孙怡宁.姚志明.郑莹莹.XU Su.ZHOU Xu.SUN Yi-ning.YAO Zhi-ming.ZHENG Ying-ying一种新的步态触觉特征分析系统及其应用[期刊论文]-传感技术学报2008,21(11)
7.杨建坤.武明.季林红.金德闻.YANG Jiankun.WU Ming.Ji Linhong.JIN Dewen人体背部负重对坡道行走步态的影响[期刊论文]-清华大学学报(自然科学版)2005,45(5)
8.李园梦外骨骼机器人辅助腿驱动系统控制研究[学位论文]2008
9.陈鹍.王爱明.刘启栋.贾晓红.王人成减重步行康复机器人步态轨迹的参数化研究[会议论文]-2009
2.张宏亮.侯丽雅.黄新燕基于微电机的髋关节辅助外骨骼的研究[会议论文]-2010
3.ing.SUI Xiuwu基于正常步态裤装耗能测试系统的研制[期刊论文]-纺织学报2010,31(11)
4.郑若隐.李继婷.王爽.王举一种外骨骼式人手康复机器人的设计[期刊论文]-中国康复医学杂志2011,26(8)
10.刘展.樊瑜波.张明一体化小腿假肢在不同步态时相的应力分布[期刊论文]-四川大学学报(工程科学版) 2004,36(5)
本文链接:/Thesis_Y1919313.aspx
外骨骼式老年人辅助行走装置设计研究
作者:张宏亮
学位授予单位:南京理工大学
1.窦瑞军.马培荪.谢玲两足机器人J FHR的参数化步态设计[期刊论文]-机械设计与研究2001(3)

《基于多传感融合的步态检测系统的设计与实现》范文

《基于多传感融合的步态检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的进步和人口老龄化问题的加剧，步态检测系统在健康监测、康复训练以及人机交互等领域的应用越来越广泛。

步态检测系统能够通过分析人的行走姿态，提供关于人体健康状况、运动功能以及平衡能力等方面的信息。

然而，传统的步态检测方法往往存在准确性不足、稳定性不够等缺陷。

本文旨在设计并实现一种基于多传感融合的步态检测系统，以提高检测的准确性和稳定性。

二、系统设计1. 硬件设计本系统采用多种传感器进行数据采集，包括惯性测量单元（IMU）、压力传感器、摄像头等。

其中，IMU用于测量人体运动过程中的加速度、角速度等数据；压力传感器用于测量足底压力分布；摄像头则用于捕捉人体行走过程中的图像信息。

所有传感器通过蓝牙或Wi-Fi与主控单元进行数据传输。

主控单元采用高性能的微处理器，负责接收传感器数据、进行数据处理以及与上位机进行通信。

同时，主控单元还具有电池管理、故障诊断等功能。

2. 软件设计本系统的软件部分包括数据采集、数据处理、步态分析以及结果显示四个模块。

（1）数据采集模块：负责从各种传感器中获取原始数据，并进行初步的预处理，如去除噪声、校正数据等。

（2）数据处理模块：对预处理后的数据进行进一步的处理，如滤波、特征提取等，以便进行步态分析。

（3）步态分析模块：根据处理后的数据，运用算法对步态进行评估，如步长、步频、步态对称性等。

同时，还可以通过机器学习等技术对步态进行分类，如正常步态、异常步态等。

（4）结果显示模块：将步态分析的结果以图表、文字等形式展示给用户，以便用户了解自己的步态状况。

三、实现过程1. 传感器选型与布置根据系统需求，选择合适的传感器并进行布置。

其中，IMU 应布置在人体的关键部位，如腰部、踝部等；压力传感器应布置在足底，以测量足底压力分布；摄像头则应安装在合适的位置，以便捕捉人体行走过程中的图像信息。

2. 数据采集与处理使用相应的数据采集设备，从各种传感器中获取原始数据。

改进的深度动作捕捉技术在民族传统体育动作识别中的应用

第３８卷第２期２０２４年３月兰州文理学院学报(自然科学版)J o u r n a l o fL a n z h o uU n i v e r s i t y ofA r t s a n dS c i e n c e (N a t u r a l S c i e n c e s )V o l ．３８N o ．２M a r ．２０２４收稿日期:２０２３Ｇ０８Ｇ１５作者简介:徐社远(１９８１Ｇ),男,安徽肥西人,讲师,硕士,研究方向为体育管理㊁运动训练㊁民族传统体育．E Ｇm a i l:４０３２０３８５＠q q．c o m．㊀㊀文章编号:２０９５Ｇ６９９１(２０２４)０２Ｇ０１０８Ｇ０４改进的深度动作捕捉技术在民族传统体育动作识别中的应用徐社远(合肥经济学院基础课教学部,安徽合肥２３００１１)摘要:传统的惯性传感器仅可采集民族传统体育动作信息,无法自动识别动作类别,为此对传统动作捕捉技术进行了改进．将１８个惯性传感器设备与人体关节绑定,基于九轴惯性传感器芯片设计惯性传感器节点,经过数据传输节点与接收节点将数据传输至处理模块,完成民族传统体育动作捕捉．设计三层深度信念网络识别民族传统体育动作类型,将人体９种数据特征参数作为网络输入,动作类别作为网络输出．在民族传统体育动作识别测试中,用该方法测量的人体关节位置信息更加接近标准值,民族体育动作的识别率高达９５％以上,具有较好的动作识别精准度与稳定性．关键词:民族传统体育;动作捕捉;深度学习;置信网络中图分类号:T P １８;T P ３９１．４１;G ８０Ｇ０５㊀㊀㊀文献标志码:AA p p l i c a t i o no f I m p r o v i n g D e e p M o t i o nC a pt u r e i n I d e n t i f y i n g T r a d i t i o n a l E t h n i c S po r t sA c t i o n s X US h e Ｇyu a n (D e p a r t m e n t o fB a s i cT e a c h i n g ,H e f e iU n i v e r s i t y ofE c o n o m i c s ,H e f e i ２３００１１,C h i n a )A b s t r a c t :T h e t r a d i t i o n a l i n e r t i a l s e n s o r c a no n l y c o l l e c t t h e i n f o r m a t i o no f t r a d i t i o n a l n a t i o n a l s p o r t sm o v e m e n t s ,a n dc a n n o ta u t o m a t i c a l l y i d e n t i f y t h ec a t e go r i e so f m o v e m e n t s ．T h e r e Ｇf o r e ,t h e t r a d i t i o n a lm o t i o n c a p t u r e t e c h n o l o g y i s i m p r o v e d ,b i n d i n g １８i n e r t i a l s e n s o r d e v i c e s w i t hh u m a n j o i n t s ,d e s i g n i n g i n e r t i a l s e n s o r n o d e s b a s e d o n t h e n i n e Ｇa x i s i n e r t i a l s e n s o r c h i p ,a n d t r a n s m i t t i n g d a t a t o t h e p r o c e s s i n g m o d u l e t h r o u g h t h e d a t a t r a n s m i s s i o n n o d e a n d t h e r e Ｇc e i v i n g n o d e t o c o m p l e t e t h e n a t i o n a l t r a d i t i o n a l s p o r t s a c t i o n c a p t u r e ．At h r e e Ｇl a y e r d e e p b e Ｇl i e f n e t w o r k i s d e s i g n e d t o i d e n t i f y t h e t y p e so f t r a d i t i o n a l n a t i o n a l s po r t s a c t i o n s ．N i n ed a t a c h a r a c t e r i s t i c p a r a m e t e r so fh u m a nb o d y a r eu s e da sn e t w o r ki n p u ta n da c t i o nc a t e go r i e sa s n e t w o r ko u t p u t ．I n t h e n a t i o n a l t r a d i t i o n a l s p o r t s a c t i o n r e c o g n i t i o n t e s t ,t h e h u m a n j o i n t po Ｇs i t i o n i n f o r m a t i o nm e a s u r e db y t h i sm e t h o d i s c l o s e r t o t h e s t a n d a r dv a l u e ,a n d t h e r e c o gn i Ｇt i o n r a t e o f n a t i o n a l s p o r t s a c t i o n i s u p t om o r e t h a n ９５％,w i t h g o o d a c c u r a c y a n d s t a b i l i t y o f a c t i o n r e c o gn i t i o n ．K e y wo r d s :t r a d i t i o n a l e t h n i c s p o r t s ;a c t i o n c a p t u r e ;d e e p l e a r n i n g ;b e l i e f n e t w o r k 0㊀引言人机交互技术持续升级更新,为社会诸多领域提供了智能的姿态识别与自动纠正技术．人体运动动作识别是计算机视觉领域的重点研究方向,在体育智能教学㊁体育技能自主学习㊁体育赛事裁判等运动分析领域具有学术价值,在提高教学效率㊁优化体育竞技精度方面产生深远持久的影响．深度学习基于多层神经网络模拟人脑的神经元之间的连接关系,所以能够处理涵盖多元结构及海量数据的复杂问题,属于机器学习方法．深度学习算法可以提取人体运动动作识别数据的特征,处理非线性的姿态特征关系,进而探求预测肢体动作发展规律,精准识别人体运动动作信息[１Ｇ２]．民族传统体育是一种具有民族特征的文化表现形式,是人类体育文化的关键构成．为了高效传播民族传统体育技能,动作捕捉技术被广泛应用于民族传统体育教学领域．但目前多数动作捕捉系统对于精细化体育动作的识别准确率较低,稳定性不理想[３],降低了动作捕捉系统对于运动员的指导价值．因此利用惯性传感器与深度学习算法相结合,改进传统的动作捕捉技术,前者采集精准的人体姿态信息,后者利用深度置信网络提取姿态特征并进行分类,提供了一种高性能的民族传统体育动作识别方法．1㊀基于深度学习的民族传统体育动作捕捉识别方法1.1㊀基于惯性传感器的民族传统体育动作捕捉１．１．１㊀人体关节模型绑定将１８个惯性传感器设备与人体关节绑定,采集人体动作信息,人体关节模型绑定部位如图１所示．图１㊀传感器与人体关节绑定部位㊀㊀基于上述方法即可采集到人体动作数据,其中包含大量描述民族传统体育动作特征的数据,提取人体数据中的特征即可识别出人体动作类型,实现民族传统体育动作的捕捉与识别,为纠正动作姿态,提高自主学习效率提供参考．１．１．２㊀惯性传感器节点设计基于惯性传感器捕捉民族传统体育动作,需要在人体各个部位布局惯性传感器节点,实时采集人体各部位惯性运动数据．民族传统体育动作通过惯性传感器节点进行采集[４],其结构如图２所示．九轴惯性传感器芯片是惯性传感器节点硬件的核心,应用芯片型号为M P U ９１５０,以此为连接,人体运动产生的三轴加速度数据㊁角速度等数据均由其中的S T M ３２F ０５１主控芯片读取[５],读取介质是I ２C 接口．３．３V 低压差线性稳压芯片负责向传感器节点㊁各控芯片传输电能,其优点是降低了电源纹波噪声对传感器输出信号的干扰．图２㊀惯性传感器节点结构示意图㊀㊀惯性传感器节点与传输节点㊁接收节点㊁处理模块协作实现民族传统体育动作数据的采集与存储．惯性传感器节点在请求指令指导下,基于４８５总线向数据传输节点传输惯性运动数据;传输节点打包动作数据后以无线网络通信将其发送到数据接收节点,该节点负责将数据传输到数据处理模块;在数据处理模块实现惯性运动数据的审核校验㊁预处理㊁安全存储㊁可视化显示．1.2㊀基于深度学习算法的民族体育动作识别研究以惯性传感器为工具㊁以人体关节动作为载体采集人体施展民族传统体育动作过程中的行为数据[６]．在此基础上对预处理后的人体动作数据进行特征提取,对特征数据实施分类,从而辨别出民族传统体育动作的类型,以高精度㊁高性能的方法完成民族传统体育动作捕捉与识别[７]．深度信念网络是一种无监督学习模式,自动提取信号特征[８],通过多层抽象来学习数据特征,使用深度学习领域的深度信念网络实现人体动作行为的分类识别．基于深度信念网络对民族体育技能的动作姿态数据样本进行无监督学习,将人体各关节姿态９０１第２期徐社远:改进的深度动作捕捉技术在民族传统体育动作识别中的应用的９种数据特征参数平均值㊁最大值㊁最小值㊁标准差㊁方差㊁中值㊁极差㊁斜率绝对值㊁能量,作为网络的输入[９]．特征数据通过隐含层的作用成为下一层次的输入,最后由输出层判别动作所属类型．图３描述了深度信念网络识别动作类型的结构．图３㊀基于深度信念网络的民族体育技能动作识别㊀㊀深度信念网络(D B N )包含多层受限玻尔兹曼机(R B M ),深度信念网络中的各层都是一个受限玻尔兹曼机,一定数量的受限玻尔兹曼机堆叠成深度信念网络[１０Ｇ１１]．该网络包含三层D B N 网络与一个S VM 分类器．深度信念网络由一个可视层(输入层)和多个隐层组成,R B M 即为网络中相邻的两个层次,随着层数加深对应的人体动作特征表达也越来越抽象．基于基于深度信念网络识别民族体育动作的步骤如下:首先,将惯性传感器采集的人体动作数据作为网络可视层输入样本,对D B N 网络实施预训练,提取民族体育动作样本数据特征．在此过程中,基于对比散度算法更新矩阵权值,采用公式(１)描述首个隐层的二进制状态:H ＝１,f r ＋I E T ()＞λ;０,o t h e r ．{(１)H ＝１,f r ＋I G T ()＞t ;０,o t h e r ．{(２)其中,可视层偏置向量与初始权值矩阵用r ㊁E 表示,激活函数阈值用λ表示．公式(３)为重构的可视层二进制状态表达式[１２]:I ＝１,f b ＋H E ()＞λ;０,o t h e r ．{(３)这里,可视层偏置用b 描述．隐层可基于可视层的状态表示重新表述:H r e ＝f r ＋I G T ()．(４)由此得到D B N 识别动作类型过程中上一层次输入与下一层次输出之间的计算过程．其次,将特征提取完毕且降维后的特征数据作为分类器的输入,以反向传播模式运行,基于梯度上升算法局部修正网络权值,最终构建民族体育技能动作分类模型,精准捕捉并识别民族体育动作．2㊀实验与分析实验选取６名民族传统体育运动员进行体育动作捕捉测试,采集各个测试对象的民族传统体育动作数据．实验设定左右挥臂㊁上下挥臂㊁推拉动作㊁扩胸动作㊁伸展动作㊁跳跃姿势㊁击掌姿势７个动作姿势,对于每个动作各测试对象需重复执行５次,得到３０个动作数据实验样本．分别将实验样本的７０％和３０％作为训练样本与测试样本．对实验样本实施数据预处理㊁归一化处理后备用,同时引入基于神经网络的动作捕捉技术㊁基于惯性传感器的动作捕捉技术进行同条件对比测试,以突出本文方法在动作捕捉识别方面的优势．2.1㊀动作捕捉精度分析运动员展示民族传统体育,采用３种方法分别捕捉测试对象头部㊁颈部㊁左肩㊁右肩㊁腰部㊁左腕㊁右腕㊁左足㊁右足９个身体部位的动作姿态数据,以K i n e c t 采集的人体关节点数据视为标准数据,统计了３种方法捕捉动作的误差,结果如图４所示．图４㊀民族体育技能动作捕捉误差统计㊀㊀由图４数据可知,本文方法误差曲线位于图像最下方,说明该方法测量人体动作误差最小,９个部位的测量误差区间为[０．２１mm ,０．８２mm ],且误差数据波动较小,测量结果较为稳定．相对而言,基于神经网络的动作捕捉技术的误差持续上升,最高误差可达２．７５mm ,基于惯性传感器的动作捕捉技术误差波动区间为[１．２３mm ,２．３７mm ],虽然误差波动幅度不大,但是该方法的测０１１㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀兰州文理学院学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３８卷量误差值远远高于本文方法,动作误差捕捉效果不理想．可见,本文方法展现了最佳的人体动作测量效果．2.2㊀动作识别率分析进一步检验３种方法识别人体施展民族体育动作的效果,采用３种方法对得到的３０个动作数据实验样本进行识别,各方法的识别率如表１所列．可以看出,用本文方法识别民族体育动作的识别率最高,且均集中在９５％以上,最高识别率可达９８．４％．这是因为本文方法采用深度信念网络识别惯性传感器数据的姿态特征,该网络具有自动提取信号特征的优势,以无监督的方式采用多层次抽象学习体育动作数据的特征,可以较好地应对高维数据的分类问题;以三层D B N网络为基础,应用S VM分类器对提取的人体体育动作特征进行分类,从而可以高精度地判别出人体的姿势与行为类型．表１㊀各方法捕捉民族体育动作的识别率统计方法识别率/％左右挥臂上下挥臂推拉动作扩胸动作伸展动作跳跃姿势击掌姿势本文方法９５．６９６．７９５．８９７．１９６．２９８．４９５．４基于神经网络的动作捕捉技术９１．２９５．６９１．８８８．１８６．６９０．４８１．６基于惯性传感器的动作捕捉技术８９．４７８．１９０．６９５．４８４．５８８．４７９．５㊀㊀基于神经网络的动作捕捉技术最大动作识别率为９５．６％,但是仅限于少数展开下识别民族体育动作的精度较为理想,最低识别率仅为８１６％,基于惯性传感器的动作捕捉技术的识别率展现了相同的规律,最低识别率仅为７８．１％．由于前者应用传统的神经网络进行动作捕捉识别,其权值确定方式较为随机,影响了动作特征识别的效率与精准度,导致民族体育动作的识别率不高;后者因为注重动作捕捉硬件技术的研究,在行为类型识方面应用传统的支持向量机算法,虽然可以识别出行为类型,但是导致其稳定性较差且识别准确度不理想．3㊀结论本文基于深度学习算法中的深度置信网络进行民族体育动作识别研究,不仅可以精准测量人体姿态的位置信息,还可以无监督识别出动作类别,具有较高的实践性与可行性．本文方法的主要优势在于应用深度学习算法实现民族体育动作分类,相比支持向量机㊁神经网络而言,该方法更善于处理高维度的体育动作姿态数据样本,并且可以无监督自动提取样本的特征信息,最终结合S VM分类器快速完成动作类型识别．参考文献:[１]张昱彤,翟旭平,聂宏．基于低分辨率红外传感器的深度学习动作识别方法[J]．红外技术,２０２２,４４(３):２８６Ｇ２９３．[２]王倩,孙宪坤,范冬艳．基于深度学习的时空特征融合人体动作识别[J]．传感器与微系统,２０２０,３９(１０):３５Ｇ３８．[３]李玉鹏,刘婷婷,张良．基于深度学习的人体动作识别方法[J]．计算机应用研究,２０２０,３７(１):３０４Ｇ３０７．[４]夏为浩,张少帅．基于惯性传感器的动作捕捉系统设计[J]．计算机测量与控制,２０１９,２７(９):２８３Ｇ２８７．[５]黄攀,张宇．基于动作捕捉传感器的民族舞蹈动作自动识别系统[J]．自动化与仪器仪表,２０２２(８):２６７Ｇ２７１．[６]李忠虎,狄慧敏,王金明．基于惯性传感器的空中运动轨迹识别与实现[J]．科学技术与工程,２０２０,２０(２８):１１６５９Ｇ１１６６５．[７]冉宪宇．基于惯性传感器的人体行为识别系统设计[J]．微型电脑应用,２０２３,３９(１):１５２Ｇ１５４．[８]罗映雪,贾博,裘旭益,等．基于G a mm a深度信念网络的飞行员脑疲劳状态识别[J]．电子学报,２０２０,４８(６):１０６２Ｇ１０７０．[９]洪耀球．基于深度信念网络的视觉人体动作识别[J]．计算机科学,２０２１,４８(S u p．２):４００Ｇ４０３．[１０]闫琳．基于深度学习网络的舞蹈动作识别方法研究[J]．电子设计工程,２０２１,２９(１１):３０Ｇ３４．[１１]赵瑛,陆耀,张健,等．基于深度神经网络的多视角人体动作识别[J]．系统仿真学报,２０２１,３３(５):１０１９Ｇ１０３０．[１２]段晨,廖福元．基于惯性传感器和深度学习的上肢动作识别研究[J]．国外电子测量技术,２０１９,３８(１１):５７Ｇ６１．[责任编辑:纪彩虹]１１１第２期徐社远:改进的深度动作捕捉技术在民族传统体育动作识别中的应用。

步态识别技术的发展与应用

步态识别技术的发展与应用步态识别技术是指通过人们的步态来识别身份或者评估身体状况的一种新型技术。

这种技术最早可以追溯到上世纪80年代，当时主要应用在医学领域，用于帮助诊断和治疗身体残疾等方面。

随着科技的发展和社会的需要，步态识别技术逐渐开始应用于安防、智能家居、交通出行、体育训练等领域，成为人们身边不可或缺的一种智能化技术。

一、发展历程步态识别技术的发展源于人们对身体健康和医疗诊断的需求。

上世纪80年代，日本的一些医学研究机构开始研究如何通过人们的步态判断脑部损伤患者的康复情况。

随后，这项技术开始应用于辅助诊断肌肉骨骼系统疾病，如帕金森病、肌萎缩性侧索硬化症等。

此外，步态识别技术还被应用于康复医学、残疾人辅助器具等领域。

随着计算机技术的发展，步态识别技术逐渐向智能化、网络化方向发展，向着精度更高、实时性更强、应用更广泛的目标不断进发。

目前，该技术已被应用于安防、智能家居、交通出行、健康管理、体育训练等多个领域，展现出巨大的应用潜力。

二、应用领域1. 安防领域步态识别技术被应用于安防领域的最主要目的是身份识别。

通过分析人们的步态特征，可以从人员中准确识别并匹配出指定的人员，实现出入口管控、进出场馆管理、身份验证等一系列安防操作。

此外，步态识别技术也可以识别走路异常的人员，如走路摇晃等，可以及时报警并采取相应措施，保证安全。

2. 智能家居步态识别技术可以被应用于智能家居，实现家电设备的自动化控制和智能化管理。

例如智能门锁可以通过人们的步态识别来判断是否对指定人员开启，并允许家庭成员自由出入。

同时，智能灯具可以通过识别人们的步态和位置信息，来实现房间内的全自动照明控制。

3. 交通出行步态识别技术可以用于交通出行领域，助力交通运输的智能化管理。

例如，公共交通系统可以通过识别人们的步态和身份，来实现进站或换乘时的身份认证和自动售票功能。

此外，步态识别技术也可以应用于汽车行业，辅助驾驶人员进行驾驶评估和健康管理。

IDEEA步态分析-能量代谢-身体活动-智能化分析仪--简介

IDEEA步态分析-能量代谢身体活动-智能化分析仪--简汇报人：XX 介
目录
• 概述 • IDEEA步态分析技术 • 能量代谢评估方法 • 身体活动监测技术 • 智能化分析仪在步态分析中优势 • 总结与展望
01
概述
IDEEA步态分析仪简介
01 02
先进的步态分析技术
IDEEA（Intelligent Device for Energy Expenditure and Activity）步态分析仪是一种先进的生物力学测量系统，用于评估人体在行走、跑步等动态活动中的步态特征。
能量消耗计算模型
基于人体测量学和生物力学模型
通过测量人体形态、体重、身高、体表面积等参数，结合步态分析数据，建立能量消耗计算模型。
基于氧气消耗和呼吸商模型
通过测量人体在运动过程中的氧气消耗量和呼吸商，计算能量消耗。
基于心率和摄氧量模型
利用心率和摄氧量之间的关系，推算出能量消耗。
运动过程中能量代谢变化规律
年龄差异
性别差异
不同年龄段人群的能量代谢特点不同，如儿童和青少年的能量代谢率较高，而老年人的能量代谢率较低。
男性和女性在能量代谢方面存在差异，如男性的基础代谢率通常高于女性。
身体成分差异
健康状况差异
身体成分（如肌肉量、脂肪量等）对能量代谢也有影响，肌肉量较多的人通常具有较高的能量代谢率。
健康状况（如慢性疾病、肥胖等）也会影响能量代谢，需要进行个性化评估。
运动科学
该技术可用于研究运动员步态特征，优化运动训练计划，提高运动表现。
智能家居
结合智能家居系统，IDEEA步态分析技术可用于识别用户步态，实现个性化照明、空调等家居设备的自动控制。

步态分析实验报告

步态分析方案设计报告说明：我看了五篇关于步态分析的文献，并对其具体实验方法进行归纳。

五篇文献的原文在文件夹中。

最后为我的方案设计。

一、A practical gait analysis system using gyroscop陀es螺仪分析步态本研究是为了调查使用单轴陀螺仪来研制简单便携步态分析系统的可行性。

陀螺仪绑在小腿和大腿的皮肤表面，记录小腿和大腿角速度。

这两部分的倾斜度和膝关节角度都来自角速度。

使用从运动分析系统得到的信号来评估角速度和陀螺仪传来的信号，发现这些信号有不错的相关性。

当转身时，腿部倾斜度和角度信号会发生漂移，有两种方法来解决这个问题：（1）自动复位系统，重新初始化每个步态周期的角度；（2）高通滤波。

两种方法都能很好的纠正漂移。

小腿部的单陀螺仪可以提供以下信息：腿部倾斜度、摆动频率、步数以及步幅和步速的估计。

具体方法：受试者在步态实验室沿直线行走进行陀螺仪数据收集，陀螺仪用绳子固定在大腿和小腿部，感测轴沿中间-横向方向，以测量矢状平面中的角度。

两个人加入测试，一个是不完整的脊髓损伤，一个没有损伤。

一运动分析系统使用各部分解剖学位置的回射标记物来评估腿部的偏移、腿部的角速度和膝角度。

实验开始前5s，受试者直立站立以初始化倾斜角度和陀螺仪的偏置，随后，对象以一个自己喜欢的速度沿预定路径行走。

进行了三组实验来分析陀螺仪的性能，并计算步幅、步态周期时间和每次行走期间的速度。

第一个实验，数据来自两小腿上陀螺仪的信号，并与未损伤者进行比较。

后两个实验是陀螺仪的数据与运动分析系统进行比较。

第一个实验是比较小腿不同位置的陀螺仪信号，对于同一小腿上的两个点，先站立后倾斜，两个点的角速度、角度应该是相同的，陀螺仪一个放在胫骨关节处，一个放在胫骨靠近踝关节10cm 处。

第二个实验一个放置在大腿髌骨上方10cm处，一个在胫骨靠近踝关节10cm 处，记录的是陀螺仪的角速度。

第三个实验，陀螺仪放置于第二个相同，受试者直行4.5m 然后转身180°。

一种新的步态触觉特征分析系统及其应用

中图分类号：Ｐ９．Ｔ３１４
文献标识码：Ａ
文章编号：０４１９（０８１－９５０１０－６９２０）１１３－５
步态特征可用于发现步行规律，示步态异常揭
只能测量压力分布和垂直支撑力，忽略了水平剪却
传感器主要测量人在运动时的加速度，息量相对信较少，并且传感器和肢体的互相影响，可能会限制肢体活动或者导致测量的不准确；觉分析系统主要视
征，一些新的步态触觉系统被提出［１但是这些系引，统多为鞋垫式测力仪，因为足部与传感器件之间会的移位导致测量结果出现较大误差。本文介绍了一种新的步态触觉特征分析系统，该系统将压力分布测试板和三维测力台结合，保既
ｄｃｄｕｅ．
Ｋｅｏｄ：ａｔａｔａａｙｉｙｔｍ；ｆｒｅｐａｆｒ；ｐｅｓｒｌｔｏｍ；ｆｏｉｅｓｙｗｒｓｇｉ；ｇｉｎｌｓｓｓｓｅｏｃｌｔｏｍｒｓｕｅｐａｆｒｏｔｄｓａｅ
ＥＥＡＣＣ：２０；７０７３２１
一
种新的步态触觉特征分析系统及其应用
徐苏，旭孙怡宁，志明，莹莹ｂ周，姚郑
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步态识别研究进展

步态识别研究进展引言步态识别作为一种重要的生物特征识别技术，在身份认证、安全监控、人机交互等领域具有广泛的应用前景。

步态识别是通过分析个体的行走视频或步态序列，自动识别或分类不同个体的技术。

随着深度学习、计算机视觉等技术的快速发展，步态识别研究取得了显著的进展。

本文将深入探讨步态识别技术的最新进展、应用拓展及未来展望。

步态识别技术概述步态识别技术涉及多个学科领域，包括运动分析、图像处理、机器学习等。

基本流程包括步态特征提取、模型训练和分类识别三个阶段。

常用的技术手段包括：1、运动分析：通过视频或传感器捕捉步行序列，运用运动学理论进行分析，提取步态特征。

2、图像处理：对捕捉到的步行图像进行预处理，如去噪、增强、分割等，以提高图像质量。

3、机器学习：采用传统的机器学习算法（如SVM、KNN等）或深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）进行特征学习和分类。

步态识别研究进展1、步态识别的准确性提高近年来，深度学习在步态识别领域的性能得到了显著提升。

研究人员提出了许多基于深度学习的步态识别算法，如卷积神经网络（CNN）结合时序信息的算法、循环神经网络（RNN）结合运动学信息的算法等。

这些算法在大型步态数据库上进行了验证，准确率和性能得到了显著提升。

2、步态识别的应用拓展步态识别技术在人机交互、安防等领域的应用也得到了广泛探讨。

在人机交互方面，步态识别技术为智能轮椅、助行器等设备的控制提供了新的解决方案；在安防领域，步态识别技术可用于智能监控、异常行为检测等，提高公共安全。

然而，目前步态识别应用仍存在一些挑战和限制，如对环境光照、个体装备等因素的依赖。

3、步态识别的影响和未来展望步态识别技术对个人身份认证、公共安全等领域的影响越来越大。

未来，步态识别研究将面临更多的挑战和机遇。

随着数据获取和标注技术的发展，更高质量的步态数据库将为模型训练和评估提供更充分的支持。

同时，如何提高模型的鲁棒性和适应能力，以应对不同场景和环境下的挑战，将是未来研究的重要方向。