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申请/专利权人：南京中医药大学

摘要：本发明公开了一种中医望诊步态特征提取及异常步态识别的实现方法，属于中医望诊步态特征提取领域，结合级联深度模型实现对人体三维姿态估计的检测；获取人体头、颈、胸、脊柱、肩、肘、腕、髋、膝、踝17个关键点，提取左右髋关节屈伸、内外旋、内收外展角度、膝关节屈曲角度，并计算左右腿步态周期、步宽、步幅等步态特征以及人体重心和骨盆行走过程中的变化情况来识别步态模式；能有效评估和诊断受试者的行走能力。本发明的步态特征提取方法具有设备简易、实现简单等特点，无需受试者佩戴传感器，使用单目采集设备就能采集到较为准确的人体关键点及下肢三维步态特征，实现异常步态识别，对老年人和步态障碍患者的步态识别与评估具有指导意义。

主权项：1.一种中医望诊步态特征提取及异常步态识别的实现方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1，结合级联深度模型实现对人体三维姿态估计的检测；步骤2，提取人体下肢步态时空参数，包括步宽、步幅、抬腿高度差、步态周期，以及重心、骨盆的变化情况；其中，步宽是指在一个步态周期中，左右两只脚跟触地点之间的最短水平距离；步幅是指从一个脚跟触地到同一只脚再次触地时，身体前进的水平距离；抬腿高度差是指在一个步态周期中，摆动腿从最高点下降到触地过程中，膝关节或脚踝的垂直位移；步态周期是指从一个脚跟触地到同一脚再次触地的完整过程，分为站立相stancephase和摆动相swingphase；重心变化是指在一个步态周期中，人体重心在垂直和水平方向上的移动骨盆的变化包括在一个步态周期中骨盆的倾斜、旋转和侧向移动；步骤3，通过三维关键点计算下肢关节角度，包括左右髋关节屈伸角度、内外旋角度、内收外展角度、左右膝关节屈曲角度、双肢夹角；利用人体基本轴、基本面进行人体在空间中的定位和方向，即，矢状轴为人体前进方向；步骤4，通过特征可视化进行特征选择，若在行走过程中特征变化并不明显，和正常人数据对比，无明显差异，按照这个方式将特征消除；步骤5，特征归一化，由于三维步态特征被表示为不同长度的时间序列，使用最值归一化将序列映射到0-1之间； 其中，x为原始数据，xmin为数据的最小值，xmax为数据的最大值，xscale为归一化后的数据；步骤6，设置特征阈值区间，根据中医理论和三维空间坐标参数，结合正常人群的步态参数统计分布，确定各个步态特征参数的正常范围阈值；对于每个特征参数，设定上限和下限阈值，以区分正常步态和异常步态；步骤7，根据原始阈值区间，计算对应的归一化后的阈值；对于每个特征，确定正常范围和异常范围的归一化阈值；将得到的步态特征送入分类器中进行训练，并得出分类结果实现对不同步态的识别与分类。

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百度查询： 南京中医药大学 一种中医望诊步态特征提取及异常步态识别的实现方法