【技术实现步骤摘要】
本申请涉及生物识别，特别涉及一种步态检测方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、随着人们生活水平的提高，对运动健康的需求愈发强烈，步态检测也逐渐成为人体运动健康检测的最佳方案，通过步态检测可以识别到人体运动过程中的步态时间参数和步态空间参数，可通过对步态时间参数和步态空间参数进行分析，以检测人体的指标是否在正常范围之内。
2、相关技术中，一般是依靠基于惯性传感器的动作捕捉系统来实现步态空间参数的提取的，但动作捕捉系统需要被测人员穿戴大量的惯性传感器，测试步骤繁琐，且精度较差，降低了测试效率，如何在简化测试步骤的同时提高测试效率，是当下亟待讨论和解决的问题。
技术实现思路
1、本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本申请提出了一种步态检测方法、系统及存储介质，能够简化测试步骤的同时提高测试效率。
2、为解决上述技术问题，本申请提出如下技术方案：
3、本申请第一方面实施例提供了一种步态检测方法，应用于步态检测装置，所述检测方法包括：
4、采集多张目标对象行走的行走步态图像；
5、通过控制器对所述行走步态图像进行深度识别，得到所述行走步态图像的关节点坐标；
6、根据所述关节点坐标，确定所述目标对象的中心位置坐标以及足踝关节点坐标；
7、根据所述足踝关节点坐标，确定所述目标对象的每一步的足部状态，所述足部状态用于记录所述目标对象的两个足部的支撑状态和摆动状态；
8、根据所述足部状态
9、根据所述步长数据和所述足部状态，计算得到步态数据；
10、根据所述中心位置坐标及对应的行走时间，计算得到速度数据。
11、根据本申请第一方面实施例的步态检测方法，至少具有如下有益效果：本申请的步态检测过程中目标对象无需佩戴多个惯性传感器，只需在步态检测装置前行走即可，本申请能够通过步态检测装置的深度摄像头自动采集目标对象行走时的行走步态图像，并将行走步态图像发送给控制器，由控制器对行走步态图像进行深度识别，得到目标对象全身的关节点坐标，进而根据目标对象全身的关节点坐标确定目标对象的中心位置坐标和足踝关节点坐标，实时根据足踝关节点坐标确定目标对象每一步的足部状态，并结合足部状态对应的足踝关节点坐标，计算步长数据，最后根据步长数据和足部状态，计算得到步态数据，根据中心位置坐标以及对应的行走时间，计算得到速度数据，不仅不需要目标对象佩戴额外的传感器，大大简化了测试步骤，还提高了步态检测的效率。
12、根据本申请第一方面的一些实施例，所述足踝关节点坐标包括左足踝关节点坐标和右足踝关节点坐标；所述根据所述足部状态对应的所述足踝关节点坐标，计算得到步长数据，包括：
13、根据预设的人体关节点识别模型对所述行走步态图像进行识别，得到所述行走步态图像中的人体关节点；
14、将所述关节点深度信息换算为摄像头坐标系下的坐标，得到左足踝关节点坐标和右足踝关节点坐标。
15、根据本申请第一方面的一些实施例，所述足踝关节点坐标包括左足踝关节点坐标和右足踝关节点坐标；所述根据所述足踝关节点坐标，确定所述目标对象的每一步的足部状态，包括：
16、分别将左足踝关节点坐标和右足踝关节点坐标作为待计算关节节点坐标；
17、判断所述待计算关节节点坐标在竖直方向上的第一z坐标超出预设的地面高度的数值是否大于第一阈值；
18、当超出的数值大于所述第一阈值且对应的前一状态为支撑状态，所述待计算关节节点坐标对应的足部的状态确定为摆动状态，否则确定为支撑状态；
19、判断所述待计算关节节点坐标在竖直方向上的第一z坐标超出预设的地面高度的数值是否小于第二阈值；
20、当超出的数值小于所述第二阈值且对应的前一状态为摆动状态，所述待计算关节节点坐标对应的足部的状态确定为支撑状态，否则确定为摆动状态。
21、根据本申请第一方面的一些实施例，所述步长数据包括平均周期时长、步长以及步宽；根据所述足部状态对应的所述足踝关节点坐标，计算得到步长数据，包括：
22、获取预设的步态周期数据，所述步态周期数据包括四个相邻步伐对应的足部状态；
23、在步态检测结束时，根据所述步态切换过程数据，统计得到以所述步态切换过程数据为一个周期的多个第一周期时长；
24、根据所述多个第一周期时长，计算得到平均周期时长；
25、在步态检测结束时，根据所述足部状态计算所述目标对象的每个足部对应的步长以及步宽。
26、根据本申请第一方面的一些实施例，所述步长数据包括左步长、右步长以及步宽，所述根据所述步长数据和所述足部状态，计算得到步态数据，包括：
27、根据步态检测过程中的左步长，统计步态检测过程中第一总步长；
28、根据步态检测过程中的右步长，统计步态检测过程中第二总步长；
29、根据所述第一总步长和所述第二总步长，计算得到跨步长；
30、根据所述足部状态，确定步态检测过程中的步态周期；
31、根据所述步态周期和所述跨步长，计算得到步态数据。
32、根据本申请第一方面的一些实施例，所述速度数据包括行走最大速度和行走最小速度，所述根据所述中心位置坐标及对应的行走时间，计算得到速度数据，包括：
33、根据所述中心位置坐标和对应的行走时间，求得每一米的行走速度；
34、对每一米的行走速度进行提取，提取出最大的行走速度作为所述行走最大速度，提取出最小的行走速度作为所述行走最小速度。
35、根据本申请第一方面的一些实施例，所述行走步态图像通过相机采集；在采集多张目标对象行走的行走步态图像之前，所述方法包括：
36、计算所述目标对象的测试中心坐标；
37、判断所述测试中心坐标与所述相机之间的距离是否满足预设的测试距离；
38、在不满足所述测试距离时，发送提示信息；
39、在满足所述测试距离时，判断所述目标对象是否在所述相机的中轴线；
40、当所述目标对象在所述相机的中轴线上，根据所述目标对象的测试足踝关节点坐标，计算得到地面高度。
41、根据本申请第一方面的一些实施例，所述测试足踝关节点坐标包括测试左足踝关节点坐标，所述根据所述目标对象的测试足踝关节点坐标，计算得到地面高度，包括：
42、确定条件满足第一水平方向上的x坐标在预设的第一范围内、第二水平方向上的y坐标在预设的第二范围内、竖直方向上的第二z坐标小于第三范围内的第一区域，其中，所述第三范围由所述左足踝关节点坐标来确定；
43、提取所述第一区域内的所有点云，计算所有点云的竖直方向上的第三z坐标的平均值，得到地面高度。
44、本申请第二方面实施例提供了一种步态检测系统，包括：
45、至少一本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种步态检测方法，其特征在于，应用于步态检测装置，所述检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的步态检测方法，其特征在于，所述足踝关节点坐标包括左足踝关节点坐标和右足踝关节点坐标；所述根据所述足部状态对应的所述足踝关节点坐标，计算得到步长数据，包括：
3.根据权利要求1所述的步态检测方法，其特征在于，所述足踝关节点坐标包括左足踝关节点坐标和右足踝关节点坐标；所述根据所述足踝关节点坐标，确定所述目标对象的每一步的足部状态，包括：
4.根据权利要求1所述的步态检测方法，其特征在于，所述步长数据包括平均周期时长、步长以及步宽；根据所述足部状态对应的所述足踝关节点坐标，计算得到步长数据，包括：
5.根据权利要求1所述的步态检测方法，其特征在于，所述步长数据包括左步长、右步长以及步宽，所述根据所述步长数据和所述足部状态，计算得到步态数据，包括：
6.根据权利要求1所述的步态检测方法，其特征在于，所述速度数据包括行走最大速度和行走最小速度，所述根据所述中心位置坐标及对应的行走时间，计算得到速度数据，包括：
7.根据权利
8.根据权利要求7所述的步态检测方法，其特征在于，所述测试足踝关节点坐标包括测试左足踝关节点坐标，所述根据所述目标对象的测试足踝关节点坐标，计算得到地面高度，包括：
9.一种步态检测系统，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行信号，所述计算机可执行信号用于执行：
...【技术特征摘要】
1.一种步态检测方法，其特征在于，应用于步态检测装置，所述检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的步态检测方法，其特征在于，所述足踝关节点坐标包括左足踝关节点坐标和右足踝关节点坐标；所述根据所述足部状态对应的所述足踝关节点坐标，计算得到步长数据，包括：
3.根据权利要求1所述的步态检测方法，其特征在于，所述足踝关节点坐标包括左足踝关节点坐标和右足踝关节点坐标；所述根据所述足踝关节点坐标，确定所述目标对象的每一步的足部状态，包括：
4.根据权利要求1所述的步态检测方法，其特征在于，所述步长数据包括平均周期时长、步长以及步宽；根据所述足部状态对应的所述足踝关节点坐标，计算得到步长数据，包括：
5.根据权利要求1所述的步态检测方法，其特征在于，所述步长数据包括左步长、右步长以及步宽，所述根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡雪风，徐博源，吴陈凯，朱俊杰，
申请(专利权)人：深圳市丞辉威世智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。