一种康复运动数据采集分析指导下的平衡训练系统技术方案

本发明专利技术涉及康复训练技术领域，尤其为一种康复运动数据采集分析指导下的平衡训练系统，包括控制台、采集模块以及运动模块，所述控制台的内部设置有采集分析软件，所述采集分析软件包括血氧检测单元、姿态检测单元以及判断单元，本发明专利技术可以有效解决现有的平衡训练系统需要人员进行实时观察，来避免康复人员运动负荷过高，智能化程度较低，准确性较差的问题。准确性较差的问题。准确性较差的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种康复运动数据采集分析指导下的平衡训练系统


[0001]本专利技术涉及
，具体为一种康复运动数据采集分析指导下的平衡训练系统。

技术介绍

[0002]平衡训练系统是运用在康复训练中的设备，但现有的平衡训练系统仍然存在不足之处，具体为：现有的平衡训练系统需要人员进行实时观察，来避免康复人员运动负荷过高，智能化程度较低，准确性较差。
[0003]因此，需要一种康复运动数据采集分析指导下的平衡训练系统来解决上述
技术介绍
中提出的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种康复运动数据采集分析指导下的平衡训练系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种康复运动数据采集分析指导下的平衡训练系统，包括控制台、采集模块以及运动模块，所述控制台的内部设置有采集分析软件，所述采集分析软件包括血氧检测单元、姿态检测单元以及判断单元。
[0007]作为本专利技术优选的方案，所述控制台通过导线与采集模块电性连接在一起，采集模块设置有多组。
[0008]作为本专利技术优选的方案，所述采集模块包括各种近红外肌氧检测仪以及cmos摄像机，运动模块为跑步机。
[0009]作为本专利技术优选的方案，所述血氧检测单元的具体分析步骤为：采集模块获取受试者特定位置肌肉的光强信号，并将光强信号传递至控制台中的采集分析软件中，血氧检测单元接收光强信号并进行预处理，将对脱氧血红蛋白敏感的λ1波长的光强信号转化为脱氧血红蛋白的光密度值ODHb，将对氧合血红蛋白敏感的λ2波长的光强信号转化为氧合血红蛋白的光密度值ODHb2，根据光密度值比公式计算出光密度值比ODR，对单位时间内接收到的光密度值比ODR进行统计、计算，对单位时间内相对前一数值为增加数的光密度值比ODR求平均值，得到增加平均值Q，再对单位时间内相对前一数值为减少数的光密度值比求平均值，得到减少平均值H，并根据指标公式计算出相对强弱指标RSI，将相对强弱指标RSI输入判断单元内。
[0010]作为本专利技术优选的方案，所述姿态检测单元的具体分析步骤为：采集模块获取运动者的运动视频图像，并将视频数据传递至控制台中的采集分析软件中，姿态检测单元从运动视频图像中提取出每帧图像的人形区域，对提取出的人形区域进行二值化处理，并对二值化后的人形区域进行分割，得到二值化的人体轮廓图像，对二值化的人体轮廓图像中的人体轮廓提取运动特征点，将二值化的人体轮廓图像、运动特征点输入判断单元中。
[0011]作为本专利技术优选的方案，所述判断单元的具体分析步骤为：判断单元将输入的相对强弱指标RSI与预设阈值进行比对，将输入的二值化的人体轮廓图像运动特征点与前一单位时间内输入的二值化人体轮廓图像运动特征点进行比对，若输入的相对强弱指标RS I低于预设阈值，且两幅二值化人体轮廓图像中的匹配运动特征点占比超过70％，表明运动者处于正常康复训练中，可以继续进行康复向内，若输入的相对强弱指标RSI高于预设阈值，且两幅二值化人体轮廓图像中的匹配运动特征点占比位于50％，表明运动者处于疲劳康复训练中，需要暂停训练进行休息，若两幅二值化人体轮廓图像中的匹配运动特征点占比位于50％—70％，表明运动者的运动强度较高，需要降低运动强度才可继续训练。
[0012]作为本专利技术优选的方案，所述光密度值比公式为指标公式为预处理包括通过样条差值去除运动伪迹、通过巴特沃斯带通滤波器去除生理噪声、通过基线校正避免基线漂移。
[0013]作为本专利技术优选的方案，所述运动特征点比对的具体步骤为：计算出当前运动特征点的特征向量与前一单位时间内的运动特征点的特征向量之间的欧式距离，当欧氏距离小于预置阈值时，确定当前运动特征点与前一单位时间内的运动特征点相符合，当欧氏距离大于预置阈值时，确定当前运动特征点与前一单位时间内的运动特征点不相符合。
[0014]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0015]1、本专利技术中，通过采集模块获取受试者特定位置肌肉的光强信号以及运动者的运动视频图像，并将视频数据和光强信号传递至控制台中的采集分析软件中，血氧检测单元接收光强信号并进行预处理，将对脱氧血红蛋白敏感的λ1波长的光强信号转化为脱氧血红蛋白的光密度值ODHb，将对氧合血红蛋白敏感的λ2波长的光强信号转化为氧合血红蛋白的光密度值ODHb2，根据光密度值比公式计算出光密度值比ODR，对单位时间内接收到的光密度值比ODR进行统计、计算，对单位时间内相对前一数值为增加数的光密度值比ODR求平均值，得到增加平均值Q，再对单位时间内相对前一数值为减少数的光密度值比求平均值，得到减少平均值H，并根据指标公式计算出相对强弱指标RSI，将相对强弱指标RS I输入判断单元内，姿态检测单元从运动视频图像中提取出每帧图像的人形区域，对提取出的人形区域进行二值化处理，并对二值化后的人形区域进行分割，得到二值化的人体轮廓图像，对二值化的人体轮廓图像中的人体轮廓提取运动特征点，将二值化的人体轮廓图像、运动特征点输入判断单元中，判断单元将输入的相对强弱指标RSI与预设阈值进行比对，将输入的二值化的人体轮廓图像运动特征点与前一单位时间内输入的将二值化人体轮廓图像运动特征点进行比对，若输入的相对强弱指标RS I低于预设阈值，且两幅二值化人体轮廓图像中的匹配运动特征点占比超过70％，表明运动者处于正常康复训练中，可以继续进行康复向内，若输入的相对强弱指标RS I高于预设阈值，且两幅二值化人体轮廓图像中的匹配运动特征点占比位于50％，表明运动者处于疲劳康复训练中，需要暂停训练进行休息，若两幅二值化人体轮廓图像中的匹配运动特征点占比位于50％—70％，表明运动者的运动强度较高，需要降低运动强度才可继续训练，可以实时监控康复人员的运动负荷，避免康复人员的运动负荷过高，智能化程度和准确性较高。
附图说明
[0016]图1为本专利技术整体硬件结构示意图；
[0017]图2为本专利技术系统方框结构示意图。
[0018]图中：1、控制台；2、采集模块；3、运动模块；4、采集分析软件；5、血氧检测单元；6、姿态检测单元；7、判断单元。
具体实施方式
[0019]下面将结合本专利技术实施例，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0020]实施例，请参阅图1
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2，本专利技术提供一种技术方案：
[0021]一种康复运动数据采集分析指导下的平衡训练系统，包括控制台1、采集模块2以及运动模块3，控制台1的内部设置有采集分析软件4，采集分析软件4包括血氧检测单元5、姿态检测单元6以及判断单元7。
[0022]进一步的，控制台1通过导线与采集模块2电性连接在一起，采集模块2设置有多组。
[0023]进一步的，采集模块2包括各种近红外肌氧本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种康复运动数据采集分析指导下的平衡训练系统，包括控制台(1)、采集模块(2)以及运动模块(3)，其特征在于：所述控制台(1)的内部设置有采集分析软件(4)，所述采集分析软件(4)包括血氧检测单元(5)、姿态检测单元(6)以及判断单元(7)。2.根据权利要求1所述的一种康复运动数据采集分析指导下的平衡训练系统，其特征在于：所述控制台(1)通过导线与采集模块(2)电性连接在一起，采集模块(2)设置有多组。3.根据权利要求1所述的一种康复运动数据采集分析指导下的平衡训练系统，其特征在于：所述采集模块(2)包括各种近红外肌氧检测仪以及cmos摄像机，运动模块(3)为跑步机。4.根据权利要求1所述的一种康复运动数据采集分析指导下的平衡训练系统，其特征在于：所述血氧检测单元(5)的具体分析步骤为：采集模块(2)获取受试者特定位置肌肉的光强信号，并将光强信号传递至控制台(1)中的采集分析软件(4)中，血氧检测单元(5)接收光强信号并进行预处理，将对脱氧血红蛋白敏感的λ1波长的光强信号转化为脱氧血红蛋白的光密度值ODHb，将对氧合血红蛋白敏感的λ2波长的光强信号转化为氧合血红蛋白的光密度值ODHb2，根据光密度值比公式计算出光密度值比ODR，对单位时间内接收到的光密度值比ODR进行统计、计算，对单位时间内相对前一数值为增加数的光密度值比ODR求平均值，得到增加平均值Q，再对单位时间内相对前一数值为减少数的光密度值比求平均值，得到减少平均值H，并根据指标公式计算出相对强弱指标RSI，将相对强弱指标RSI输入判断单元(7)内。5.根据权利要求1所述的一种康复运动数据采集分析指导下的平衡训练系统，其特征在于：所述姿态检测单元(6)的具体分析步骤为：采集模块(2)获取运动者的运动视频图像，并将视频数据传递至控制台(1)中的采集分析软件(4)中，姿...

【专利技术属性】
技术研发人员：于跃，
申请(专利权)人：苏州跃健健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：