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摘要：本发明提供基于内外因多元融合的步态差异性辨识方法及系统，涉及步态差异性识别方法技术领域，本发明通过采集用户的个人步态数据和用户数据，对用户群体进行划分，并通过大数据采集的方法得到适合不同用户群的群体步态数据，再将用户的个人步态数据与用户群的群体步态数据进行比较，从而实现对用户步态的辨识，最后根据辨识结果来对用户给出步态纠正建议，让用户能够根据步态纠正建议来对自身的步态进行调整，以减少不良步态对身体造成的影响，能够适用于更多不同的用户，提高系统的普适性，且单个用户需要采集计算的数据较少，能支持多组用户进行使用，也扩展了系统的用户面。

主权项：1.基于内外因多元融合的步态差异性辨识方法，其特征在于，具体步骤包括：S1：采集每个用户的个人步态数据和用户数据，并根据个人步态数据和用户数据生成对应的身高-步长比例因子和BMI指数；所述个人步态数据包括个人平均步长、个人平均步频，用户数据包括用户体重、用户身高、用户年龄；采集用户个人步态数据和用户数据，生成对应的身高-步长比例因子和BMI指数的方法为：采集用户每次摆腿时的实时步长和摆腿间隔，下标表示每个用户群内的用户编号，，上标表示采集次数，；根据实时步长和摆腿间隔计算个人平均步长和平均摆腿间隔，计算方式分别为： 个人平均步频；身高-步长比例因子,BMI指数,式中、分别表示预设的用户身高和用户体重；S2：基于BMI指数对用户进行划分，将用户划分为多组用户群，每组用户群内所有用户的个人步态数据共同构成群体步态数据，根据每组用户群的群体步态数据计算各个用户群的群体比例因子和群体平均步频；根据BMI指数的区间范围将用户划分为若干组用户群，计算群体比例因子和群体平均步频，计算方式分别为： 式中下标表示用户群的编号；S3：根据个人的身高-步长比例因子和用户群的群体比例因子生成第一影响系数，根据个人步态数据中的个人平均步频和群体平均步频生成第二影响系数；S4：根据每个用户的年龄分别对第一影响系数和第二影响系数进行修正，对修正后的第一影响系数和第二影响系数进行分析，生成每个用户的步态指数；根据群体步态数据和个人步态数据生成第一影响系数和第二影响系数，再根据用户年龄进行修正，得到修正后的第一影响系数和第二影响系数，其中: 再根据修正后的第一影响系数和第二影响系数生成步态指数，；S5：根据用户的步态指数对用户的步态差异性进行辨识，并根据辨识结果为用户提供步态纠正建议；根据用户的BMI指数生成对应的辨识区间，，分别为辨识区间的上下限，其计算方式为： 式中为预设的系数阈值；根据用户的步态指数对用户的步态差异性进行辨识的逻辑为：当步态指数时，认为该用户步长较短，步频较快，建议用户增加步长、减缓步频，减少关节损耗；当步态指数时，认为该用户步长、步频适中，建议用户保持现有步态；当步态指数时，认为该用户步长较长，步频较快，建议用户缩短步长、减缓步频，减少肌肉疲劳和关节损耗。

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