本申请涉及一种康复训练评估辅助方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取可穿戴视觉设备采集的待评估对象在康复活动过程中的点云数据；将所述点云数据和预设的人体肢体特征进行匹配，识别出所述点云数据中与康复训练目标肢体对应的肢体点云数据、以及地面对应的点云数据；对所述肢体点云数据与地面对应的点云数据进行进一步识别，得到所述待评估对象的步态参数；所述步态参数中至少包含所述目标肢体的活动姿态信息以及与地面的接触分离信息；基于所述步态参数确定所述待评估对象的目标肢体的康复训练评估结果，并通过所述可穿戴视觉设备展示所述评估结果。采用本方法能够实时提供评估辅助信息。
1、目前在康复治疗过程中，康复医师面临着需要对所管理的患者反复进行评估、决策和训练的复杂工作任务。准确、高效的康复评估和训练辅助系统在辅助康复治疗与确定康复训练计划中至关重要。现有的康复评估技术一般包括人工评估方法、基于固定于场地中的光学运动捕捉系统、基于惯性测量单元或足底压力传感器的可穿戴传感器、基于激光测距仪传感器的移动机器人等获取人体行走数据从而进行步态评估等方法。然而，目前的评估方法，存在评估结果滞后的问题。
5、对所述肢体点云数据与地面对应的点云数据进行进一步识别，得到所述待评估对象的步态参数；所述步态参数中至少包含所述目标肢体的活动姿态信息以及与地面的接触分离信息；
>7、在其中一个实施例中，将所述点云数据和预设的人体肢体特征进行匹配，识别出所述点云数据中与康复训练目标肢体对应的肢体点云数据、以及地面对应的点云数据，包括：8、基于人体运动模型识别算法，将所述点云数据和预设的人体肢体特征进行匹配，得到点云数据中与康复训练目标肢体对应的肢体点云数据；
9、基于所述肢体点云数据对所述点云数据进行分割，得到地面对应的点云数据。
10、在其中一个实施例中，对所述肢体点云数据与地面对应的点云数据进行进一步识别，得到所述待评估对象的步态参数，包括：
11、将所述肢体点云数据利用人体运动模型识别算法进行特征提取处理，得到所述目标肢体的活动姿态信息，以及所述肢体点云数据与地面对应的点云数据的接触信息和离开信息。
12、在其中一个实施例中，还包括：
13、根据所述肢体点云数据与地面对应的点云数据的接触信息和离开信息，得到得到步态周期；
14、基于所述步态周期对所述活动姿态信息进行序列分割处理，得到步长、步宽、支撑相周期和摆动相周期，并添加至所述步态参数。
15、在其中一个实施例中，基于所述步态参数确定所述待评估对象目标肢体的康复训练评估结果，包括：
16、获取预设的推荐步态特征和至少两种步态评估表；
17、将所述步态参数、所述推荐步态特征和所述至少两种步态评估表作为输入，输入预设的模糊专家系统，基于所述模糊专家系统的输出得到步态评估结果。
18、在其中一个实施例中，将所述步态参数、所述推荐步态特征和所述至少两种步态评估表作为输入，输入预设的模糊专家系统，基于所述模糊专家系统的输出得到步态评估结果，包括：
19、将所述推荐步态特征和所述至少两种步态评估表的量表中的非数值数据进行量化处理，得到量化后的推荐步态特征和量化后的至少两种步态评估表的量表；
20、将所述步态参数、所述量化后的推荐步态特征和量化后的至少两种步态评估表的量表作为输入数据，输入预设的模糊专家系统，通过所述模糊专家系统对所述输入数据进行模糊化处理，并基于量化后推荐步态特征和至少两种步态评估表的量表对输入数据中的步态参数进行模糊推理，得到模糊推理结果，对所述模糊推理结果进行解模糊处理得到与所述步态参数对应的步态评估结果。
21、在其中一个实施例中，基于所述步态参数确定所述待评估对象的目标肢体的康复训练评估结果之后，还包括：
22、在所述康复训练评估结果表征所述目标肢体的康复训练未达到预期结果的情况下，调用预设的康复训练策略混合推荐系统对所述步态评估结果进行预测，得到与所述步态评估结果对应的康复策略；
23、通过所述可穿戴视觉设备展示所述康复策略。
24、在其中一个实施例中，调用预设的康复训练策略混合推荐系统对所述步态评估结果进行预测，得到与所述步态评估结果对应的康复策略，包括：
25、获取待评估对象的生理数据特征和预设的多种标准化康复策略；
26、调用预设的康复训练策略混合推荐系统将所述步态评估结果、所述步态参数和和所述待评估对象的生理数据特征作为第一数据集，计算所述第一数据集与所述多种标准化康复策略对应的多个第二数据集之间的相关度，得到多个相关度结果；
27、将与所述第一数据集的相关度最高的标准化康复策略，作为康复策略。
28、在其中一个实施例中，还包括：
29、将所述待评估对象的目标肢体的步态评估结果康复训练评估结果和/或所述康复策略保存至所述可穿戴视觉设备对应的外接设备。
30、第二方面，本申请还提供了一种康复训练评估辅助装置，包括：
31、点云数据获取模块，用于获取可穿戴视觉设备采集的待评估对象在康复活动过程中的点云数据；
32、点云数据处理模块，用于将所述点云数据和预设的人体肢体特征进行匹配，识别出所述点云数据中与康复训练目标肢体对应的肢体点云数据、以及地面对应的点云数据；
33、步态参数获取模块，用于对所述肢体点云数据与地面对应的点云数据进行进一步识别，得到所述待评估对象的步态参数；所述步态参数中至少包含所述目标肢体的活动姿态信息以及与地面的接触分离信息；
34、步态评估模块，用于基于所述步态参数确定所述待评估对象的目标肢体的康复训练评估结果，并通过所述可穿戴视觉设备展示所述评估结果。
35、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
36、获取可穿戴视觉设备采集的待评估对象在康复活动过程中的点云数据；
37、将所述点云数据和预设的人体肢体特征进行匹配，识别出所述点云数据中与康复训练目标肢体对应的肢体点云数据、以及地面对应的点云数据；
38、对所述肢体点云数据与地面对应的点云数据进行进一步识别，得到所述待评估对象的步态参数；所述步态参数中至少包含所述目标肢体的活动姿态信息以及与地面的接触分离信息；
39、基于所述步态参数确定所述待评估对象的目标肢体的康复训练评估结果，并通过所述可穿戴视觉设备展示所述评估结果。
40、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
41、获取可穿戴视觉设备本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种康复训练评估辅助方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述点云数据和预设的人体肢体特征进行匹配，识别出所述点云数据中与康复训练目标肢体对应的肢体点云数据、以及地面对应的点云数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，所述对所述肢体点云数据与地面对应的点云数据进行进一步识别，得到所述待评估对象的步态参数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述步态参数确定所述待评估对象目标肢体的康复训练评估结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述步态参数、所述推荐步态特征和所述至少两种步态评估表作为输入，输入预设的模糊专家系统，基于所述模糊专家系统的输出得到步态评估结果，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述步态参数确定所述待评估对象的目标肢体的康复训练评估结果之后，还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述调用预设的康复训练策略混合推荐系统对所述步态评估结果进行预测，得到与所述步态评估结果对应的康复策略，包括：
9.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
10.一种康复训练评估辅助装置，其特征在于，所述装置包括：
11.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。
13.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种康复训练评估辅助方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述点云数据和预设的人体肢体特征进行匹配，识别出所述点云数据中与康复训练目标肢体对应的肢体点云数据、以及地面对应的点云数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，所述对所述肢体点云数据与地面对应的点云数据进行进一步识别，得到所述待评估对象的步态参数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述步态参数确定所述待评估对象目标肢体的康复训练评估结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述步态参数、所述推荐步态特征和所述至少两种步态评估表作为输入，输入预设的模糊专家系统，基于所述模糊专家系统的输出得到步态评估结果，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：晏箐阳，张湘东，张文安，孙梦琳，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司技术创新中心，
类型：发明
国别省市：
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