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申请/专利权人：北京健康有益科技有限公司

摘要：本发明涉及一种步态健康监测与分析方法及系统，涉及步态健康监测领域，所述方法包括：在当前监测人员完成设定通行长度的行走通道的行走时，采用姿态分析模型基于当前监测人员行走过程中的各项视觉化数据、步态健康监测的各项配置信息以及当前监测人员的多项生理信息智能分析当前监测人员的步态种类；将当前监测人员的步态种类转换为对应的当前监测人员的患病类型。本发明还涉及一种步态健康监测与分析系统。通过本发明，能够搭建出具体的步态健康监测场景，通过设计定制结构的人工智能模型直接给出被监测人员的与步态相关的疾病类型，从而便于将相关技术方案直接投入到各个健康监测部门进行使用，方便相关技术方案无障碍投入产业化运营。

主权项：1.一种步态健康监测与分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取步态健康监测的各项配置信息，所述步态健康监测采用设定通行长度的行走通道且在行走通道的侧面和正前方分别设置具有相同摄像参数的两件监控摄像器件，所述步态健康监测的各项配置信息包括设定通行长度、设定行走通道宽度、前方监控摄像器件距离、侧面监控摄像器件距离以及监控摄像器件的多项摄像参数；获取每一件监控摄像器件输出的一帧监控画面对应的视觉监控内容，每帧监控画面对应的视觉监控内容为该帧成像画面中人体占据区域的各个像素点的景深数值、水平坐标数值、垂直坐标数值、红色通道数值、绿色通道数值以及蓝色通道数值；对深度神经网络执行多次训练以获得经过多次训练后的深度神经网络并作为姿态分析模型输出，所述深度神经网络包括单个输出层、单个输入层以及多个隐藏层，所述多个隐藏层位于所述单个输出层和所述单个输入层之间；在当前监测人员完成设定通行长度的行走通道的行走时，将当前监测人员行走过程中两件监控摄像器件拍摄的各帧成像画面分别对应的各份视觉监控内容、步态健康监测的各项配置信息以及当前监测人员的多项生理信息同步输入到所述姿态分析模型内，并执行所述姿态分析模型，以获得所述姿态分析模型输出的当前监测人员的步态种类；将接收到的所述姿态分析模型输出的当前监测人员的步态种类转换为对应的当前监测人员的患病类型；其中，所述步态健康监测的各项配置信息包括设定通行长度、设定行走通道宽度、前方监控摄像器件距离、侧面监控摄像器件距离以及监控摄像器件的多项摄像参数包括：前方监控摄像器件距离为在行走通道的正前方设置的监控摄像器件到行走通道的末端的距离，侧面监控摄像器件距离为在行走通道的侧面设置的监控摄像器件到行走通道的两侧分别对应的两份距离中的最小值；其中，所述姿态分析模型输出的当前监测人员的步态种类为单侧手部不摆动、左右摇晃、小步幅慢步速、醉酒步态、绊脚步态、单侧歪斜步态、剪刀步走路步态中的一种；其中，将接收到的所述姿态分析模型输出的当前监测人员的步态种类转换为对应的当前监测人员的患病类型包括：为步态种类的单侧手部不摆动、左右摇晃、小步幅慢步速、醉酒步态、绊脚步态、单侧歪斜步态和剪刀步走路步态分别与为患病类型的帕金森病、脊柱侧弯、膝关节硬化、小脑萎缩、神经损伤、锁骨下动脉窃血综合征和脑梗塞前兆一一对应。

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