【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机视觉，特别是涉及一种智能匹配步态评估方法、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、跑步是学校体育课程和课外锻炼中的常见项目，对学生的身体健康和运动能力发展至关重要。然而，很多学生尚未掌握正确的跑步步态，长期保持错误的跑步姿势可能导致运动损伤，影响其运动表现和身体健康。传统的跑步教学方法主要依赖体育教师的经验和主观判断，这种方法存在几个明显的局限性：
2、首先，教师难以对每个学生的跑步步态进行细致入微地观察和指导。在一堂体育课或一次训练中，教师需要同时关注多名学生，无法对每个学生的跑步姿势进行持续、深入地观察。即使是经验丰富的教师，也很难同时捕捉到学生跑步过程中的所有细节，如步长、步频、支撑时间比、垂直位移和各关节的运动角度等关键指标。
3、其次，学生自身缺乏客观评估跑步步态的手段。没有专业设备和分析工具的支持，学生难以准确感知和评估自己的跑步姿势，更无法及时发现和改正潜在的问题。这种情况下，学生可能长期保持不良的跑步习惯而不自知，增加了运动损伤的风险。
4、再者，传统的跑步教学方法难以提...
【技术保护点】
1.一种基于计算机视觉的智能匹配步态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的智能匹配步态评估方法，其特征在于，基于评估区域，将离散化的步态数据序列进行匹配分类，获取与所述评估区域对应的步态数据子集的步骤中，包括步骤：
3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的智能匹配步态评估方法，其特征在于，对所述步态数据子集进行动态调整，识别所述步态数据子集中的步态周期的边界点，并根据所述步态周期的边界点获取虚拟采样点的步骤中，包括步骤：
4.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的智能匹配步态评估方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的智能匹配步态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的智能匹配步态评估方法，其特征在于，基于评估区域，将离散化的步态数据序列进行匹配分类，获取与所述评估区域对应的步态数据子集的步骤中，包括步骤：
3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的智能匹配步态评估方法，其特征在于，对所述步态数据子集进行动态调整，识别所述步态数据子集中的步态周期的边界点，并根据所述步态周期的边界点获取虚拟采样点的步骤中，包括步骤：
4.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的智能匹配步态评估方法，其特征在于，比较所述实际结束位置采样点和所述虚拟采样点获取修正量，并基于所述修正量对所述步态数据子集进行优化，获取步态数据优化子集的步骤中，包括步骤：
5.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的智能匹配步态评估方法，其特征在于，对所述时间序列数据进行时频域联合分析，提取学生步态的动态特征谱的步骤中，包括步...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴行权，周斌，李进，张阳，
申请(专利权)人：珠海市芯未科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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