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申请/专利权人：青岛理工大学
摘要：本发明提供一种基于机器学习决策分类的异常步态检测方法及系统，涉及异常步态检测技术领域，本发明通过建立人体实际行走模型，采集人体实际行走时的加速度、膝盖弯角、足底压力参数，分别对各项参数进行数据分析处理，并分别生成用于反映人行走时上下加速度的异常程度的垂直加速度异常评估指数、用于反映人行走时膝盖弯曲稳定程度的膝盖弯角异常指数、用于反映行走时两脚运动轨迹的非对称性程度的双脚干涉评估指数，并进行综合性分析，生成反映人体行走综合异常评估值的异常步态评估指数，从而输出行走步态异常等级，基于机器学习的输出结果进行进一步判断，从而提高评估判断准确性。
主权项：1.一种基于机器学习决策分类的异常步态检测方法，其特征在于，具体步骤包括：S1、通过摄像机拍摄待测人员行走视频，对行走视频进行分析，将待测人员每次左脚抬起时划分为每次循环起点，检测异常值，并定位异常循环，剔除行走视频中异常循环的帧图像，将剔除行走视频中异常循环帧图像后的视频作为采集参考样本，根据采集参考样本采集待测人员的实际行走参数，所述实际行走参数包括加速度、膝盖弯角、足底压力；S2、对加速度进行预处理，生成去偏加速度，所述去偏加速度用于反映消除偏移量后的垂直方向上的加速度；S3、对去偏加速度进行相关性分析，生成垂直加速度异常评估指数BYP，所述垂直加速度异常评估指数BYP用于反映人行走时上下加速度的异常程度；S4、对膝盖弯角进行相关性分析，生成膝盖弯角异常指数XWY，膝盖弯角异常指数XWY用于反映人行走时膝盖弯曲稳定程度；S5、对足底压力进行预处理，生成双脚干涉评估指数r，双脚干涉评估指数r用于反映行走时两脚运动轨迹的非对称性；S6、对双脚干涉评估指数r、膝盖弯角异常指数XWY、垂直加速度异常评估指数BYP进行相关性分析，生成异常步态评估指数YP，异常步态评估指数YP用于反映人体行走综合异常评估值；S7、将异常步态评估指数YP与阈值进行比对，输出行走步态异常等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛理工大学 一种基于机器学习决策分类的异常步态检测方法及系统
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