基于图像处理的人体步态信息采集与处理

为了获取健康人体的正常步态信息,提出了一种快捷有效的获取方法.通过在下肢关节点处粘贴标记点,利用摄像机获取正常人行走的图像,对图像进行二值化处理,提取出标记点坐标.经过最小二乘拟合分析可得到人体脚心在一个步态周期内的运动轨迹及运动速度.最后对下肢康复机器人进行步态规划,得到下肢康复机器人的步态轨迹及其速度,并对不同年龄人群的步态速度曲线进行了分析.实验结果表明,该系统可行性好,工作稳定,为下肢康复机器人的运动学分析与控制提供有力的理论依据和验证方法.

一种结合健侧小腿步态信息的膝关节假肢控制方法

基于残肢侧机械信号和生物力学信号控制膝关节假肢替代膝关节功能,无法最大程度满足不同患者的个性化需求。为此,提出了一种结合健侧小腿步态信息的有限状态控制方法,该方法基于健侧小腿处惯性传感器实时获取健侧腿步态信息并在线优化控制参数,控制膝关节假肢跟随健侧腿的步态轨迹。

基于步态触觉信息的运动轨迹图像分割方法

人体在运动过程中,由于运动幅度和速度并没有遵循特定的规律,无法提取出运动轨迹的实际特征。为此,提出了一种基于步态触觉信息的运动轨迹图像分割方法,利用人体足跟与地面接触的脚印信息,获取步态触觉信息,通过轮廓检测函数计算图像轮廓的内外平均灰度值,利用形状特征因子,确定图像区域,提取出运动轨迹图像的初始轮廓。将图像的像素梯度作为一个二维向量,计算像素点梯度的灰度值,通过差分处理得到运动轨迹图像在灰度等级区间内的直方图,在离散形式下,增强运动轨迹图像轮廓。将增强处理之后的图像轮廓作为分割边界,确定前景区域和背景区域,实现运动轨迹图像的分割。实验结果表明,该方法能够根据人体运动过程中的步态触觉信息,分割运动轨迹图像,并将分割均匀度提高到80%以上。

基于步态特征提取的ELM身份识别方法

利用步态信息进行身份识别是一种新兴的生物识别技术。相较于其他的生物识别技术,其具有不易伪装、可在远距离情况下进行身份识别的优点。现有模型的识别方法计算量大、模型难以准确建立;现有的分类方法普遍存在训练时间长、分类准确率不高的问题。针对以上问题,对步态视频进行分帧处理,将分帧后的图像进行运动目标检测、形态学处理和图像归一化预处理,生成步态能量图(GEI),提出了对GEI进行特征提取并采用超限学习机(ELM)进行分类的方法。测试结果表明,该方法在保证身份识别准确率的前提下,训练模型的速度有大幅提升。所提方法对利用步态信息进行身份识别有一定指导意义,特别对大规模图像分类问题的训练速度提升有较大启发。

基于步态触觉信息的图书馆智能机器人异常状态检测系统

针对当前图书馆智能机器人步态识别准确率低,导致异常状态检测效果差的问题,提出基于步态触觉信息的图书馆智能机器人异常状态检测和分类。采用基于局部空间信息加权的K-means算法对静态步态图像进行分割处理,分别构建基于改进K-means的CNN网络模型和基于时域注意力的3D残差网络模型,通过这两个模型对静态、动态步态进行特征提取和识别。实验结果表明,对比于SVM分类器,改进K-means算法的CNN网络模型静态步态识别准确率高达98.7%;3D-CNN模型的动态步态分类准确率为99.72%,均高于其他分类模型。最后结合两种算法进行异常状态检测发现,本算法的分类准确率、敏感度和特异性分别为95.42%、95.53%、94.37%。综合分析可知,提出的算法能够实现静态动态的准确识别和异常状态检测,具有一定有效性。

基于足底压力信息的数据采集系统设计

步态识别对于航天医疗康复和助老防摔领域研究具有积极作用,准确、规范的足底压力信息是完成步态识别的基础。通过设计足底压力信息获取系统,完成足底压力数据的采集、处理等工作并实际应用。从相关器件选型、传感器布局分析、硬件和软件模块等多方面进行考量,通过实验验证此系统的可行性和可靠性。

基于最优轴投影特征的步态识别

提出了一种最优轴投影(OAP)特征来描述步态信息。首先用背景减除法得到序列图像中的轮廓,然后随机选一部分轮廓样本基于主成分分析(PCA)方法训练出最优轴,并基于最优轴提取每个轮廓点的OAP特征。在UCSD和SOTON数据库的实验结果显示,OAP特征包含了丰富的步态信息;和同类型方法相比,本文方法有较高的识别率,计算复杂度减小,识别速度提高。

Sliding mode control for synchronization of chaotic systems with structure or parameters mismatching

This paper deals with the synchronization of chaotic systems with structure or parameters difference. Nonlinear differential geometry theory was applied to transform the chaotic discrepancy system into canonical form. A feedback control for synchronizing two chaotic systems is proposed based on sliding mode control design. To make this controller physically realizable, an extended state observer is used to estimate the error between the transmitter and receiver. Two illustrative examples were carried out: (1) The Chua oscillator was used to show that synchronization was achieved and the message signal was recovered in spite of parametric variations; (2) Two second-order driven oscillators were presented to show that the synchronization can be achieved and that the message can be recovered in spite of the strictly different model.