一种基于人体姿态采集的数字康复训练方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人体姿态采集的数字康复训练方法及系统，所述数字康复训练方法包括教学引导步骤、人体姿态数据采集及记录步骤、数据转化实时输出步骤。所述教学引导内容包括但不限于场景布置引导、传感器穿戴引导、标准动作引导；所述人体姿态数据采集及记录步骤包括但不限于传感器采集和视觉识别装置采集；所述数据转化实时输出步骤，用于按照预设数据转化算法对所述人体姿态数据进行数据转化，实时输出数据转化结果。解决了现有技术耗时耗力效率低、康复手法单一、康复成本高、动作难度标准统一适应性差的问题，同时还具备康复过程数字化、可视化、趣味性强的优点，利于患者理解和坚持康复，提高了康复积极性和康复效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人体姿态采集的数字康复训练方法及系统


[0001]本专利技术涉及智慧医疗领域，尤其指一种基于人体姿态采集的数字康复训练方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，我国老龄人口数逐年增加，现已迈入老龄化社会。随着老年人口数量快速增长，老年健康问题引起了社会各界的广泛关注。同时，由于意外事故或脑卒中等疾病造成的肢体及神经系统受损，而使得运动功能降低或不能进行正常活动的人群也日益增加。
[0003]对于这类人群，传统的康复方法是由物理治疗师以人工牵引方式带动患者的肢体动作以达到康复效果。同时也出现了包括外骨骼机器人在内的康复机器人辅助或替代传统物理治疗师的角色对患者进行康复治疗。而现有技术中的这两种康复方式存在以下缺点：
[0004]1、由于现有物理治疗师数量匮乏，难以满足日益增长的脑卒中患者的康复需求，且需要治疗师与患者一对一手动互动，耗时耗力效率低；
[0005]2、市面上出现的康复机器人种类繁多，每一种康复机器人提供的运动路线及运动方式都不同且动作单一，无法涵盖多种康复需求且康复成本较高；r/>[0006]3本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人体姿态采集的数字康复训练方法，其特征在于，包括：教学引导步骤S1，所述教学引导形式包括但不限于人体模型引导、语音引导、预录制视频引导，所述教学引导内容包括但不限于场景布置引导、传感器穿戴引导、标准动作引导；5人体姿态数据采集及记录步骤S2，包括但不限于传感器采集和视觉识别装置采集，所述人体姿态数据包括但不限于关节活动角度、步幅、步态、步速；数据转化实时输出步骤S3，按照预设数据转化算法对所述人体姿态数据进行数据转化，实时输出数据转化结果。2.根据权利要求1所述的基于人体姿态采集的数字康复训练方法，其特征在于，0所述数据转化算法，包括以下步骤：S30，获取三维模型的零点位置所有部位姿态数据；S31，将步骤S30所得姿态数据通过矩阵变换递推出活动关节的姿态；S32，对所述三维模型进行关节运动规划；S33，对步骤S31得到的姿态数据进行三维动态插帧运算及镜像变换，得到所5述三维模型的动态数据。3.根据权利要求1所述的基于人体姿态采集的数字康复训练方法，其特征在于，教学引导步骤S1前包括用户登录验证步骤S0，具体实现为：获取开机上电信号；开机后获取用户信息，所述获取用户信息步骤包括用户类型判定步骤、获取用0户基础信息步骤、获取历史数据步骤；所述用户类型判定步骤包括若用户类型为新用户，则采集用户基础信息；所述用户基础信息包括但不限于用户姓名、年龄、人体各部位尺寸；所述历史数据包括但不限于动静平衡测试历史数据、TUG测试历史数据、步态测试历史数据、日常生活能力测试历史数据、关节活动度测试历史数据。4.根据权利要求2所述的基于人体姿态采集的数字康复训练方法，其特征在于，所述教学引导步骤S1包括姿态校准，具体实现为：获取校准信号步骤S11；传感器初始化步骤S12；姿态校准判断步骤S14，若已校准，则进入人体姿态采集步骤S2；否则继续校准。5.根据权利要求3所述的基于人体姿态采集的数字康复训练方法，其特征在于，所述人体姿态数据采集及记录步骤S2具体实现为：获取采集信号步骤S21；采集并实时输出人体姿态数据步骤S22；采集结束信号判断步骤S23，若否，则进入步骤S22；若是，则进入记录信号判断步骤S24；记录信号判断步骤S24，若是，则更新所述历史数据；若否，则返回步骤S21。6.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：王天，赵晴宇，
申请(专利权)人：杭州程天科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：