冻结步态识别方法和装置及步态检测仪制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及步态识别技术领域，公开了一种冻结步态识别方法和装置及步态检测仪。其中，该方法包括：接收步态信息；根据所述步态信息，确定下肢动力学参数；判断所述下肢动力学参数是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个,其中，所述第一预设条件为判别静态状态的冻结步态的条件，所述第二预设条件为判别高频状态的冻结步态的条件，所述第三预设条件为判别除静态状态及高频状态之外的冻结步态的条件；当所述下肢动力学参数满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个时，确定所述步态为冻结步态。通过该冻结步态识别方法，可有效的减少误判，提高判断冻结步态准确度。

【技术实现步骤摘要】
冻结步态识别方法和装置及步态检测仪
本专利技术实施例涉及步态识别
，尤其涉及一种冻结步态识别方法和装置及步态检测仪。
技术介绍
步行，即徒步行走，主要是通过下肢是人体位移的一种复杂的运动。步行是人类基本的活动方式之一，人体步态是指人体步行过程中所有的动作、所表现的姿态及行为特征。人体步态识别对各个领域均具有显著的意义，如体育运动、生物识别、康复治疗以及健康诊断等领域。例如，在健康诊断方面，步态识别可以判断是否患病以及区分患者的症状等。其中，对于很多疾病，如帕金森病(Parkinson’sdisease，以下简称PD)等，都会引发患者异常步态，随着病情的加剧，患者会有较大概率出现慌张步态、步态冻结、起步难等问题。通过异常步态识别，如冻结步态识别可以为判断是否患有PD等疾病以及评价患病情况提供很好的依据。在实现本申请的过程中，专利技术人发现相关技术存在以下技术问题：现有的判断冻结步态的方法存在很多误判的情况，准确度低。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种冻结步态识别方法和装置及步态检测仪，可以有效的减少误判，提高判断冻结步态准确度。本专利技术实施例公开了如下技术方案：为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种冻结步态识别方法，所述方法包括：接收步态信息；根据所述步态信息，确定下肢动力学参数；判断所述下肢动力学参数是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个，其中，所述第一预设条件为判别静态状态的冻结步态的条件，所述第二预设条件为判别高频状态的冻结步态的条件，所述第三预设条件为判别除静态状态及高频状态之外的冻结步态的条件；当所述下肢动力学参数满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个时，确定步态为冻结步态。在一些实施例中，所述下肢动力学参数包括下肢运动参数及足底压力参数，所述下肢运动参数包括下肢的加速度和/或下肢的角速度。在一些实施例中，所述判断所述下肢动力学参数是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个，包括：根据所述下肢运动参数及所述足底压力参数确定站立相及摆动相；将所述下肢运动参数进行频谱分析，得到异常步态频段的能量及正常运动频段的能量；判断所述站立相、所述摆动相、所述异常步态频段的能量与所述正常运动频段的能量是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个。在一些实施例中，所述第一预设条件为：所述站立相与所述摆动相的第一比值大于第一预设阈值；所述第二预设条件为：所述异常步态频段的能量与所述正常运动频段的能量的第二比值大于第二预设阈值；所述第三预设条件为：所述第一比值小于或等于所述第一预设阈值且所述第一比值大于第三预设阈值，并且，所述第二比值小于或等于所述第二预设阈值且所述第一比值大于第四预设阈值。在一些实施例中，所述判断所述站立相、所述摆动相、所述异常步态频段的能量与所述正常运动频段的能量是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个，包括：获取冻结步态的样本数据；根据所述样本数据对分类模型进行训练，已得到训练后的分类模型；根据所述训练后的分类模型，判断所述站立相、所述摆动相、所述异常步态频段的能量与所述正常运动频段的能量是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个。为解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供了一种冻结步态识别装置，所述装置包括：步态信息接收模块，用于接收步态信息；下肢动力学参数确定模块，用于根据所述步态信息，确定下肢动力学参数；判断模块，用于判断所述下肢动力学参数是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个，其中，所述第一预设条件为判别静态状态的冻结步态的条件，所述第二预设条件为判别高频状态的冻结步态的条件，所述第三预设条件为判别除静态状态及高频状态之外的冻结步态的条件；冻结步态确定模块，用于当所述下肢动力学参数满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个时，确定步态为冻结步态。在一些实施例中，所述下肢动力学参数包括下肢运动参数及足底压力参数，所述下肢运动参数包括下肢的加速度和/或下肢的角速度。在一些实施例中，所述判断模块具体用于：根据所述下肢运动参数及所述足底压力参数确定站立相及摆动相；将所述下肢运动参数进行频谱分析，得到异常步态频段的能量及正常运动频段的能量；判断所述站立相、所述摆动相、所述异常步态频段的能量与所述正常运动频段的能量是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个。在一些实施例中，所述第一预设条件为：所述站立相与所述摆动相的第一比值大于第一预设阈值；所述第二预设条件为：所述异常步态频段的能量与所述正常运动频段的能量的第二比值大于第二预设阈值；所述第三预设条件为：所述第一比值小于或等于所述第一预设阈值且所述第一比值大于第三预设阈值，并且，所述第二比值小于或等于所述第二预设阈值且所述第一比值大于第四预设阈值。在一些实施例中，所述判断模块判断所述站立相、所述摆动相、所述异常步态频段的能量与所述正常运动频段的能量是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个，包括：获取冻结步态的样本数据；根据所述样本数据对分类模型进行训练，已得到训练后的分类模型；根据所述训练后的分类模型，判断所述站立相、所述摆动相、所述异常步态频段的能量与所述正常运动频段的能量是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个。为解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供了一种步态检测仪，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行：接收步态信息；根据所述步态信息，确定下肢动力学参数；判断所述下肢动力学参数是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个，其中，所述第一预设条件为判别静态状态的冻结步态的条件，所述第二预设条件为判别高频状态的冻结步态的条件，所述第三预设条件为判别除静态状态及高频状态之外的冻结步态的条件；当所述下肢动力学参数满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个时，确定步态为冻结步态。在一些实施例中，所述下肢动力学参数包括下肢运动参数及足底压力参数，所述下肢运动参数包括下肢的加速度和/或下肢的角速度；所述至少一个处理器执行判断所述下肢动力学参数是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个，包括：根据所述下肢运动参数及所述足底压力参数确定站立相及摆动相；将所述下肢运动参数进行频谱分析，得到异常步态频段的能量及正常运动频段的能量；判断所述站立相、所述摆动相、所述异常步态频段的能量与所述正常运动频段的能量是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个。在一些实施例中，所述第一预设条件为：所述站立相与所述摆动相的第一比值大于第一预设阈值；所述第二预设条件为：所述异常步态频段的能量与所述正常运动频段的能量的第二比值大于第二预设阈值；所述第三预设条件为：所述第一比值小于或等于所述第一预设阈值且所述第一比值大于第三预设阈值，并且，所述第二比值小于或等于所述第二预设阈值且所述第一比值大于第四预设阈值。在一些实施例中，所述至少一个处理器执行判断所述站立相本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种冻结步态识别方法，其特征在于，所述方法包括：接收步态信息；根据所述步态信息，确定下肢动力学参数；判断所述下肢动力学参数是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个，其中，所述第一预设条件为判别静态状态的冻结步态的条件，所述第二预设条件为判别高频状态的冻结步态的条件，所述第三预设条件为判别除静态状态及高频状态之外的冻结步态的条件；当所述下肢动力学参数满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个时，确定步态为冻结步态。

【技术特征摘要】
1.一种冻结步态识别方法，其特征在于，所述方法包括：接收步态信息；根据所述步态信息，确定下肢动力学参数；判断所述下肢动力学参数是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个，其中，所述第一预设条件为判别静态状态的冻结步态的条件，所述第二预设条件为判别高频状态的冻结步态的条件，所述第三预设条件为判别除静态状态及高频状态之外的冻结步态的条件；当所述下肢动力学参数满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个时，确定步态为冻结步态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述下肢动力学参数包括下肢运动参数及足底压力参数，所述下肢运动参数包括下肢的加速度和/或下肢的角速度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断所述下肢动力学参数是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个，包括：根据所述下肢运动参数及所述足底压力参数确定站立相及摆动相；将所述下肢运动参数进行频谱分析，得到异常步态频段的能量及正常运动频段的能量；判断所述站立相、所述摆动相、所述异常步态频段的能量与所述正常运动频段的能量是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一预设条件为：所述站立相与所述摆动相的第一比值大于第一预设阈值；所述第二预设条件为：所述异常步态频段的能量与所述正常运动频段的能量的第二比值大于第二预设阈值；所述第三预设条件为：所述第一比值小于或等于所述第一预设阈值且所述第一比值大于第三预设阈值，并且，所述第二比值小于或等于所述第二预设阈值且所述第一比值大于第四预设阈值。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述判断所述站立相、所述摆动相、所述异常步态频段的能量与所述正常运动频段的能量是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个，包括：获取冻结步态的样本数据；根据所述样本数据对分类模型进行训练，已得到训练后的分类模型；根据所述训练后的分类模型，判断所述站立相、所述摆动相、所述异常步态频段的能量与所述正常运动频段的能量是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个。6.一种冻结步态识别装置，其特征在于，所述装置包括：步态信息接收模块，用于接收步态信息；下肢动力学参数确定模块，用于根据所述步态信息，确定下肢动力学参数；判断模块，用于判断所述下肢动力学参数是否满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个，其中，所述第一预设条件为判别静态状态的冻结步态的条件，所述第二预设条件为判别高频状态的冻结步态的条件，所述第三预设条件为判别除静态状态及高频状态之外的冻结步态的条件；冻结步态确定模块，用于当所述下肢动力学参数满足第一预设条件、第二预设条件及第三预设条件中的任意一个时，确定步态为冻结步态。7.一种步态检测仪，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋楠楠，陈仲略，任康，凌云，朱翔，欧东方，
申请(专利权)人：深圳市臻络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44