基于步态特征的性别识别方法研究

本文基于步态特征设计了一套人物性别识别模型。以能量图的形式作为该模型的输入,模型采用串联式的网络结构并利用Softmax函数进行最终的人物性别识别。然后将CASIA-B数据库中的步态轮廓图裁剪合成能量图输入模型测试性别识别得到91%以上的整体识别准确率。最后设计实验对比本文模型和VGG、ResNet识别模型,实验结果表明该模型针对人物性别识别有着更好的泛化性能和效率。

基于开关瞬态高频振荡特征的寄生参数提取原理与实现方法研究

寄生参数是影响电力电子系统安全运行与效率优化的重要因素。该文提出一种基于开关瞬态高频振荡特征的寄生参数提取方法。与利用开关瞬态中电压、电流变化斜率的现有方法相比,基于振荡特征的参数提取方法对开关瞬态波形幅值测量准确度以及通道采样同步等方面的要求低,因此对信号衰减与延迟等问题具有较高的鲁棒性。该文首先对器件关断激发的漏源极之间的瞬态振荡进行详细数学推导。然后,讨论由寄生电感、寄生电容与器件共同构成的二阶以及四阶电路的振荡行为,归纳出参数提取方法并详细讨论对应的硬件与算法设计。为验证所提方法的通用性与有效性,以电力电子全换流回路中各组成部件为对象进行验证。在铜片、叠层母排、母线支撑电容、汇流铜条以及半导体功率模块等部件进行寄生参数提取,实际效果表明该方法能提取10 nH数量级的微量寄生参数,且参数辨识的一致性高,具有操作简明、提取误差小等优势。

足下垂刺激器联合牵伸训练对脑卒中后足下垂患者足底压力、步态特征变化的影响

目的探讨足下垂刺激器联合牵伸训练对脑卒中后足下垂患者足底压力、步态特征变化的影响。方法选择2021年11月至2022年6月中国康复研究中心北京博爱医院接收的105例脑卒中后足下垂患者,在组间主要基线特征可比的基础上,采用随机数字表法分为对照组(n=52)与观察组(n=53)。对照组实施牵伸训练干预,观察组实施足下垂刺激器联合牵伸训练干预。比较两组患者干预前后足底压力、步态特征、胫骨前肌与腓肠肌表面肌电信号变化、平衡功能,统计两组患者干预期间跌倒发生率。结果两组患者干预后脚趾区、第一、第二跖骨区、足后跟区足底压力均较干预前升高,且观察组高于对照组,两组第三至第五跖骨区、足底中部区较干预前降低,且观察组低于对照组,组间差异均有统计学意义(P<0.05)。两组患者干预后步速、步频、步幅均较干预前提高,且观察组高于对照组,两组步行周期参数较干预前降低,且观察组低于对照组,组间差异均有统计学意义(P<0.05)。两组患者的干预后胫骨前肌与腓肠肌表面肌电信号值均较干预前提高,且观察组高于对照组,组间差异均有统计学意义(P<0.05)。两组患者干预后Berg平衡量表评分均较干预前升高,且观察组高于对照组,组间差异均有统计学意义(P<0.05)。两组干预期间跌倒发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论脑卒中后足下垂患者应用足下垂刺激器联合牵伸训练,可改善足底压力和平衡功能,纠正步态特征,增强肌群活动能力,降低跌倒风险。

基于3D CNN-BiLSTM-ATFA网络和步态特征的奶牛个体识别方法

针对基于花纹的奶牛个体识别中纯色或花纹较少的奶牛识别准确率较低的问题,本文提出一种基于步态特征的奶牛个体识别方法。首先,将DeepLabv3+语义分割算法的主干网络替换为MobileNetv2网络,并引入基于通道和空间的CBAM注意力机制,利用改进后模型分割出奶牛的剪影图。然后,将三维卷积神经网络(3D CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建为3D CNN-BiLSTM网络,并进一步集成自适应时间特征聚合模块(ATFA)生成3D CNN-BiLSTM-ATFA奶牛个体识别模型。最后,在30头奶牛的共1242条视频数据集上进行了奶牛个体识别实验。结果表明,改进后DeepLabv3+算法的平均像素准确率、平均交并比、准确率分别为99.02%、97.18%和99.71%。采用r3d_18作为3D CNN-BiLSTM-ATFA的主干网络效果最优。基于步态的奶牛个体识别平均准确率、灵敏度和精确度分别为94.58%、93.47%和95.94%。奶牛躯干和腿部不同部位进行加权特征融合的个体识别实验表明识别准确率还可进一步提高。奶牛跛足对步态识别效果影响较为明显,实验期间由健康变为跛足和一直跛足的奶牛个体识别准确率分别为89.39%和92.61%。本文研究结果可为奶牛的智能化个体识别提供技术参考。

基于协同分析有跌倒史老年人的步态特征研究

目的基于肌肉协同和运动协同方法,对比正常老年人,对近1年内有跌倒史的老年人进行步态分析,从而分析该类老年人下肢步态运动特征,为该类高跌倒风险老年人再次跌倒提供理论依据。方法纳入14名健康老年人(EC)以及9名曾有跌倒史的老年人(FE),所有受试者均以自然舒适的速度在测力台上完成行走,采集表面肌电信号和运动数据(关节角)、足底压力(COP)、地面反作用力(GRF)。采用非负矩阵分解对表面肌电信号和关节角度的数据进行分析,以揭示两组肌肉协同和运动协同的差异。结果研究结果提示在步态中,曾有跌倒史老年人的肌肉协同和运动协同数量与老年人无显著差异,提示神经肌肉调控没有发生显著改变。但肌肉协同和运动协同的空间组分发生了改变,包括控制髋关节的肌肉权重增加,控制踝关节的肌肉权重降低;髋关节自由度的权重上升,而踝关节的自由度权重下降。协同各模块间相似性结果提示有跌倒史老年人的模块间独立性较高。结论跌倒并不会改变老年人运动模块的复杂性,但确实会影响肌肉协同和运动协同空间组分的构成。

针刺联合骨科熥药对膝骨关节炎寒湿痹阻证患者步态特征的影响

目的探讨针刺联合骨科熥药对膝骨关节炎寒湿痹阻证患者步态特征的影响。方法选取2021年1月—2023年5月北京中医药大学附属护国寺中医医院针灸科和骨科门诊收治的126例膝骨关节炎患者为研究对象,采用区组随机化方法(区组长度为9)产生的随机数字将患者分为3组,剔除失访患者后,针刺组纳入36例、骨科熥药组纳入35例、联合治疗组纳入38例。针刺组采用局部扬刺联合常规取穴针刺方案治疗,骨科熥药组外用骨科熥药治疗,联合治疗组采用局部扬刺联合常规取穴针刺和骨科熥药治疗,3组每隔1~2 d治疗1次,1周治疗3次,共治疗8周。分别于治疗前、治疗结束时(治疗后)及16周随访时采用IDEEA3便捷式步态分析仪检测患者步态参数,包括单腿支撑时间、双腿支撑时间、周期时间、单双腿支撑时间比(SLS/DLS)、肢体摆动时间、步速、步长、步幅和抬腿强度、摆腿强度、蹬地强度、跖屈强度。记录治疗期间3组发生的不良反应。结果治疗后及16周随访时,3组单腿支撑时间、双腿支撑时间、SLS/DLS、步速、步长、步幅和抬腿强度、摆腿强度、蹬地强度、跖屈强度均较治疗前改善(P<0.05);与针刺组、骨科熥药组比较,治疗后及16周随访时,联合治疗组单腿支撑时间、双腿支撑时间、SLS/DLS、步速、步长、步幅和抬腿强度、摆腿强度、蹬地强度、跖屈强度改善明显(P<0.05);针刺组、骨科熥药组各步态参数比较差异无统计学意义(P>0.05)。3组均无晕针、滞针、断针、疼痛加剧、严重针具过敏、熥药烫伤或熥药过敏等不良反应发生。针刺过后出现轻度皮下血肿8例(针刺组3例、联合治疗组5例),数小时内自行消退。结论针刺联合骨科熥药可显著提高膝骨关节炎寒湿痹阻证患者步态稳定性,增强各屈伸肌群力量,延长步行距离,提高步频,效果优于针刺、骨科熥药单独治疗。

欧洲华文学校发展的样态特征、现实困境与优化进路——以欧洲83所华文学校为例

欧洲华文学校作为传承与弘扬中华文化的重要载体,在全球化的大背景下,不仅承载着对中国语言文化的传承使命,更是连接华侨华人与祖国情感的重要桥梁。欧洲华文学校发展呈现时空分布差异化、教育模式多元化和课程设置个性化等特征,同时,遭遇办学资金短缺、教学场地受限,教师数量有限、专业化程度不高,教材种类单一、本土化程度不足等挑战。基于此,欧洲华文学校发展的优化进路包括加强资金筹措并改善教学场地、提升师资队伍数量与专业化水平、推动华文教材更新与本土化进程等,以此持续推进欧洲华文教育的全面发展。

基于多尺度特征融合的跨视角步态识别

在跨视角步态识别中,针对衣着遮挡情况下难以提取具有可辨别性和多样性的步态特征,导致识别准确率下降的问题,提出了一种基于多尺度特征融合网络的跨视角步态识别方法。该方法能够有效利用步态特征间的互补性,获得具有可辨别性和多样性的步态特征,从而解决因衣着遮挡造成可辨别性差以及单一性的问题,进而提升跨视角步态识别的准确性。为验证所提方法的有效性,在公共数据集CASIA-B上进行了验证,实验结果表明所提方法在处理具有遮挡条件下的跨视角步态识别问题的识别性能达到了73.4%,同时在正常和背包两种行走条件下的识别性能分别达到了95.5%和88.0%。此外,我们的方法在处理遮挡条件下的识别性能优于同类典型的步态识别方法。

基于人体三维关键点的中医望诊步态特征定义和提取

目的分析心脑血管疾病患者与正常人步态特征差异,探索中医全身望诊新的客观化特征。方法使用单目相机采集受试者正面行走视频,以中医师的诊断结果为疾病标注数据;利用深度学习模型估计关键点三维坐标;定义并基于下肢关键点三维坐标计算步态特征;统计并验证心脑血管疾病人群的步态特征差异。结果自动提取下肢关键点三维坐标并计算了步宽、步长、抬脚高度、双肢夹角、左右髋关节角度和左右膝关节角度8类中医望诊步态特征,对比发现心脑血管疾病人群与健康人群特征存在显著性差异(P<0.05)。结论所提取的中医望诊步态能够有效区分心脑血管疾病患者与健康人群,拓展了中医全身望诊的研究范畴,为心脑血管疾病的早期检测和预防提供了新的思路。

衰弱综合征老年肺癌患者双重任务下的步态特征及其与跌倒的相关性研究

目的探讨衰弱综合征老年肺癌患者双重任务下的步态特征及其与跌倒的相关性。方法选择2021年1月至12月九江市第三人民医院内八病区收治老年肺癌患者98例为研究对象,用简易衰弱量表、老年人跌倒风险评估量表评估并实施步态测量。调查老年肺癌患者衰弱发生现状,比较不同跌倒风险、衰弱状态老年肺癌患者双重任务行走步态参数差异,并分析双重任务下步态参数与跌倒风险评分的相关性。结果98例老年肺癌患者中发生衰弱36例(36.73%),无衰弱62例(63.27%);衰弱者双重任务行走时步行速度、步长、步频均低于无衰弱者,跨步时间较无衰弱者长,差异有统计学意义(P<0.05)。98例老年肺癌患者跌倒风险评分为(12.65±2.16)分,其中跌倒低风险44例(44.90%),跌倒高风险54例(55.10%)。跌倒高风险者双重任务行走时步行速度、步长、步频均低于跌倒低风险者,跨步时间较跌倒低风险者长,差异有统计学意义(P<0.05);老年肺癌患者跌倒风险评分与双重任务下步行速度、步长呈负相关(P<0.05),与步频、跨步时间无相关性(P>0.05)。结论老年肺癌患者在双重任务行走时较易出现步态异常,具体表现为步速减慢、步长减少及跨步时间变异性增加,且衰弱者与跌倒高风险者步态性能恶化更加明显。

青少年特发性脊柱侧凸患者的步态特征研究进展

目的近年来,我国儿童青少年脊柱侧凸(AIS)问题日益突出,随着病情的进展,AIS不仅影响患者的身体形态,还可能引起步态异常。本文旨在综述AIS患者在无干预步行时的步态参数。方法从CNKI、万方、谷歌数据库中以“步态”“青少年特发性脊柱侧凸”为中文关键词;英文搜索关键字“Adolescent Idiopathic Scoliosis”“Gait”和“Walking”进行搜索,在2024年1月前搜索到相关的35余篇核心文献。结果(1)行走速度:AIS患者与正常参与者在行走速度上没有显著差异。但3项研究报道在更复杂的行走任务中AIS患者的行走速度显著降低。(2)步频:与正常对照组相比,AIS步频大多数情况下未见显著差异,当背负重物时,AIS患者的步频会显著减少。(3)步长和步宽:AIS患者步长较短,在特定条件下步宽较窄。(4)步态不对称性:AIS患者在步态不对称性尽管存在侧向差异,与AIS的严重程度和类型有关。(5)骨盆和髋关节运动:AIS患者在骨盆和髋关节的运动范围减少,矢状面和冠状面运动尤为明显,可能影响步态平稳性和效率。结论尽管目前缺乏证据表明脊柱侧凸对步态的时空和动力学参数有显著影响,但在某些动作和力量参数上存在差异。未来的研究需要进一步评估脊柱侧凸对步态的具体影响,并探索潜在的临床干预措施。

痉挛型偏瘫脑瘫患儿下肢多关节运动控制策略及步态特征分析

目的本研究旨在探索痉挛型偏瘫脑瘫患儿(以下简称偏瘫患儿)行走时的下肢多关节运动控制机理,为设计合理康复训练方案、监测预后效果提供理论支撑。方法本研究招募6~10岁健康儿童9名与偏瘫患儿9名。使用Qualisys三维红外运动捕捉系统、Kistler三维测力台同步采集偏瘫患儿和正常儿童的步态数据。根据“环节互动动力学”计算软件,对下肢关节运动中的各关节力矩分量进行计算。使用Shapiro Wilk检验数据的正态性,对符合正态分布的数据使用独立样本t检验,对不符合正态分布的数据使用非参数检验进行统计学差异分析,显著性水平α=0.05。结果第1次双支撑相内,偏瘫患儿的髋关节接触外力矩同相比显著低于正常儿童(P=0.015)。肌肉力矩与互动力矩同相比均显著高于正常儿童(P=0.014;P<0.001),接触外力矩同相比显著低于正常儿童(P=0.011)。第1次双支撑相内,互动力矩净冲量矩显著高于正常儿童(P=0.018)。单支撑相内膝关节接触外力矩净冲量矩显著低于正常儿童(P<0.001),肌肉力矩净冲量矩显著高于正常儿童(P<0.001)。踝关节重力矩净冲量矩显著低于正常儿童(P=0.03)。结论偏瘫患儿下肢运动的协调控制能力较低,不能有效利用环境及自身肢体运动产生的被动力矩。偏瘫患儿支撑相内的髋关节为主导关节,膝关节为从属关节,踝关节作用机制不明显。

绳带疗法对脑卒中偏瘫患者步态特征的即时影响

目的探究绳带疗法对脑卒中偏瘫患者步态特征的即时影响,为制定脑卒中偏瘫患者异常步态的治疗方法提供理论依据。方法选取确诊脑卒中且Holden步行能力评定为3级及以上的患者29人。使用Qualisys红外运动捕捉系统采集患者在下肢前拉法绳带干预前后步行时的体表标志点坐标,计算下肢各关节角度,步长、步宽、健患侧跨步长、健患侧支撑期占比、单支撑期占比等指标。采用配对样本t检验比较干预前后各参数的差异。结果绳带干预后,受试者步行过程中步长减少(P=0.024),步宽增加(P=0.008);患侧着地时刻髋关节屈曲角增加(P=0.005),膝关节屈曲角增加(P<0.001),踝关节跖屈角(P=0.001)及内翻角(P=0.01)降低;患侧离地时刻髋关节屈曲角增加(P=0.001),踝关节跖屈角降低(P=0.022)。健患侧跨步长、健患侧支撑期占比、单支撑期占比、着地时刻踝外旋角以及离地时刻膝关节屈曲角干预前后差异无统计学意义(P>0.05)。结论绳带疗法能改善脑卒中患者步行过程中伸髋和屈膝受限、足下垂问题,提高患者步行稳定性。在偏瘫患者步行能力恢复的康复治疗中,治疗师可以考虑采用绳带疗法改善患者异常步态。

慢性踝关节不稳患者足底压力及步态特征变化的Meta分析

目的系统分析慢性踝关节不稳(CAI)患者步行时、单足支撑时的足底压力分布及步态特征,为临床诊治提供比较确切的依据。方法文献检索于维普中文期刊全文数据库、万方、中国学术期刊全文数据库、PubMed、EMbase、Web of Science,检索时间均从建库至2023年9月15日,对慢性踝关节不稳患者步态、足底压力相关研究进行Meta分析。结果此次经筛选后最终纳入8篇文献,共485例研究对象,纳入的8篇文献质量在中、高水平。在平地步行时,与正常人相比,慢性踝关节不稳定患者的患侧第1跖骨(M1)和足跟内侧均化峰值压力(PF/W)值、第5跖骨(M5)区域足跟内侧、足跟外侧达峰时间(TPF)值显著降低,M5区域PF/W值显著升高,差异有统计学意义(P<0.05)。在单足支撑时,与正常人相比,慢性踝关节不稳定患者内外侧、前后侧边界时间(TTB)最小值、TTB极小值平均值均显著减少,压力中心(COP)偏移速度明显升高,差异有统计学意义(P<0.05)。慢性踝关节不稳患者的步速与正常人相比,差异无统计学意义(P>0.05)。与正常人相比,慢性踝关节不稳患者的X方向力峰值明显降低,差异有统计学意义(P<0.05)。结论慢性踝关节不稳患者在平地步行、单足支撑时存有生物力学改变,主要表现为步行时足底压力向外转移,单足支撑时内外前后侧稳定性下降。

人体背部负重对于步态特征的影响及相应补偿策略的实验研究

人体背部负重量大小对步态特征的影响及相应补偿策略的研究对于自主式两足步行机器人的设计和平衡控制以及军人体能训练均有重要意义。从实验的角度对受试者分别背部负重 6 kg、12 kg和 2 5 kg时的步态特征和补偿策略进行了研究。结果表明 :人体背部负重后会引起步态特征的明显变化 ,这种差异主要表现在髋关节、膝关节以及上躯干的摆动角位移变化。负重后 ,人体的平均步速明显降低 ,但其步长的变化并不明显。人体对于负重的响应特征与受试者的肌肉强度是密切相关的。为有效补偿背部负重所产生的影响 ,人体利用多关节协调运动来进行补偿。但各个关节的贡献不同 ,其补偿主要由髋关节、膝关节以及上躯干的摆动来完成 ,踝关节的贡献相对较小。背部负重后总质心向前的调整主要是由上躯干的向前倾斜来实现。负重量越大 ,上躯干向前倾斜的平均角位移越大。为减少负重后的冲击对关节的损伤 ,脚跟触地时 。

加速度传感器MMA7260在步态特征提取中的应用

介绍加速度传感器MMA7260的工作原理、结构及功能,提出了一种采用MMA7260提取步态特征的有效方法.实验中,MMA7260与微控制器ADUC841组成一个测试系统,由MMA7260捕获步态的加速度信号,微控制器的内置模数转换器对其进行采样和A/D转换后,就得到了步态的特征数据,将其存储到静态存储器中.步态特征数据通过串口被送入计算机,借助于Matlab可以看到周期性的步态特征信号波形.

改进的Hilbert-Huang变换在信号瞬态特征提取中的应用

通过对Hilbert-Huang变换(Hilbert Huang Transform,HHT)方法的机理的研究,提出了一种提取非平稳信号中瞬态特征的新方法,即正交经验模态分解(Orthogonal Empirical Mode Decomposition,OEMD)与Hilbert变换结合法。OEMD是一种以快速带通滤波为基础的,获得同有模态函数(IMF)的新方法,其最大特点是具有严格的正交性。通过OEMD得到IMFs后,再进行Hilbert变换求得瞬时频率和幅值,便能精确检测出信号中瞬态成分的时间、频率和幅值等信息。仿真和应用结果表明,该法比原HHT方法能更加有效地提取信号的瞬态特征,并成功地解决了原HHT中存在的模态混叠、虚假模态和边界效应等问题。

人体跖趾关节弯曲对行走步态特征的影响

目的 :研究人体跖趾关节弯曲对步态特征的影响 ,在该关节运动受约束后 ,其它关节的补偿方式。方法 :5个健康男性志愿者参加了实验 ,分别就正常情况和跖趾关节运动受到约束时的自然步态特征从实验的角度进行了研究。结果 :在跖趾关节运动受到约束后 ,人体其它关节角位移峰 -峰值和角速度峰 -峰值均有明显变化。结论 :为实现由于跖趾关节受到约束后的协调行走 ,人体其它关节会有相应的补偿运动 ,而且是通过多关节的协调运动来进行的。但各关节对协调运动的贡献大小是不同的。通过实验可知 ,运动补偿主要发生在踝关节和膝关节 ,同时上躯干也加入到补偿之中。由于多关节协调运动补偿 ,人体在跖趾关节运动受到约束后 ,其自然行走步态的平均步速和步长可达到正常情况的 94.8%和 95 .5 %。

基于机器学习与步态特征辅助的行人导航方法

针对微惯性测量组件(MIMU)足部安装的穿戴式导航系统,在包含惯性传感器信息超量程的行进中无法有效进行定位与导航的问题,提出了一种基于虚拟惯性测量组件(VIMU)与步态特征辅助修正惯导系统的行人导航方法。以相同频率采集人体腿部与足部的MIMU数据作为训练样本,通过视觉几何组-长短期记忆混合(VGG-LSTM)神经网络模型拟合两个部位MIMU信息之间的非线性映射关系,构建足部VIMU与虚拟惯性导航系统(VINS);基于人体各步态相位中足部姿态具有高度重复性的特征,对足部VINS姿态信息进行误差修正,并结合足部磁传感器信息确定人体运动的航向信息。实验结果表明,结合零速修正(ZUPT)方法,所提出的VINS构建与误差修正方法可有效提高足部MIMU超量程时行人导航系统性能的可靠性,其高过载运动中的定位误差约为总行进距离的2.5%。