申请/专利权人：电子科技大学

申请日：2022-02-28

公开（公告）日：2023-10-31

公开（公告）号：CN114663913B

主分类号：G06V40/10

分类号：G06V40/10;G06V10/764;A61B5/11;A61B5/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.10.31#授权;2022.07.12#实质审查的生效;2022.06.24#公开

摘要：本发明提供一种更具普适性的基于Kinect的人体步态参数提取方法，获取Kinect体感深度传感器提取的原始关节点位置序列数据；对原始关节点位置序列数据进行滤波处理并计算原始步态参数值；根据原始步态参数值构造步态特征空间，步态特征空间包括静态姿势特征、连续运动变化特征和整体变化特征；利用步态特征空间采用基于随机森林模型的步态相位划分策略得到每帧单侧状态的初步判定结果，再对异常相位进行误判修正得到最终步态相位划分结果；从最终步态相位划分结果确定摆动期的起点帧和终点帧，得到摆动阶段的起点位置、终点位置以及起点时刻和终点时刻从而计算得到步态时空参数。本发明具有较全面的步态特征表示，具有无接触、低成本的优点。

主权项：1.一种基于Kinect的人体步态参数提取方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取Kinect体感深度传感器提取的原始关节点位置序列数据，所述原始关节点位置序列数据包括髋关节、膝关节、踝关节和足关节的空间位置信息；2对原始关节点位置序列数据进行滤波处理并计算原始步态参数值，所述原始步态参数值包括膝关节角度、踝关节角度、髋关节角度、足关节速度、踝关节角速度和膝关节角速度；3根据原始步态参数值构造步态特征空间，步态特征空间包括静态姿势特征、连续运动变化特征和整体变化特征；静态姿势特征包括当前帧的足关节坐标、足关节速度、膝关节角度和膝关节角速度：连续运动变化特征包括当前帧与前一帧的足关节坐标、足关节速度、膝关节角度和膝关节角速度之间的差值；整体变化特征包括当前帧与第一帧的足关节坐标、足关节速度、膝关节角度和膝关节角速度之间的差值；4利用步态特征空间采用基于随机森林模型的步态相位划分策略得到每帧单侧状态的初步判定结果，再对异常相位进行误判修正得到最终步态相位划分结果；对异常相位进行误判修正的方法为：初步判定结果为摆动相时，进一步判断摆动阶段中足的行走距离是否大于等于半步长预设值，如是，该帧单侧状态的最终步态相位划分结果为摆动相，否则，修改该帧单侧状态的最终步态相位划分结果为支撑相；5从最终步态相位划分结果确定摆动期的起点帧和终点帧，再根据起点帧和终点帧中关节点位置坐标得到摆动阶段的起点位置、终点位以及起点时刻和终点时刻，从而计算得到步态时空参数；对异常相位进行误判修正的具体方法为： 其中，Sprocessed为最终步态相位划分结果；S为初步判定结果，为0表示单侧状态为支撑相，为1表示单侧状态为摆动相；表示对于S取反；Lt_start为摆动期起点足关节的空间位置坐标xt_start，yt_start，zt_start，Lt_end为摆动期结束点足关节的空间位置坐标xt_end，yt_end，zt_end；0.5为半步长预设值，单位为m；其中，得到关节点位置坐标，即摆动阶段的起点位置Lt_start和终点位置Lt_end以及起点时刻和终点时刻来计算得到步态时空参数的具体步骤为：步态时空参数包括步长、跨步长、步频和步行速度；步长step_length通过获取一侧下肢支撑相期间的起点，以及往后时间内对侧下肢首次支撑期的起点，由这两个时间点的足关节坐标实现两足间行进方向距离Di的计算，计算多个支撑期内的距离平均值作为最终结果，计算方法如下： 其中，li表示左侧下肢第i个支撑期，ri表示右侧下肢第i个支撑期；N1表示观测的单侧支撑期的总数目；Lfoot_li表示左足第i支撑期起点时左足的空间坐标值xfoot_li，yfoot_li，zfoot_li，Lfoot_ri表示与对应Lfoot_li所在相邻的右足支撑期起点时右足的空间坐标值xfoot_ri，yfoot_ri，zfoot_ri，多个左右侧相邻支撑期的行进方向位置差值取平均值后完成对步长的计算；跨步长stride_length利用同侧足关节支撑期的起点和对应摆动期的终点，计算多个此时间段内同侧足关节空间距离变化值Dk，并取平均值，计算方法如下： 其中，N2表示观测的单侧支撑期的总数目；表示左足第k个支撑期起点时左足关节的空间坐标值表示左足第k+1个支撑期起点时的空间坐标值多个左右侧相邻支撑期和摆动期的位置差值取平均值后完成对跨步长的计算；步频利用左侧与右侧摆动期个数表示步数，计算第一个摆动期起点和最后一个摆动期终点之间的时间，作为行走过程时间累计，计算方法如下： 其中，N表示左侧与右侧摆动期个数，表示第一个摆动期起点时刻，表示最后一个摆动期终点时刻；步行速度以ms为单位，采用如下方式计算：

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种基于Kinect的人体步态参数提取方法

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