步态识别的目的是根据视频中人的行走方式来识别一个人。与人脸、指纹、虹膜和掌纹相比,步态难以伪装,可以在很远的距离内工作,这使得它在犯罪预防、法医鉴定和社会安全方面具有独特的潜力。由于深度学习的蓬勃发展,在受控环境下识别步态已经取得了重大进展。近步态识别的基本引擎包括网络架构的演变、损失函数的设计和不断增长的步态基准。尽管步态识别在过去几年中取得了令人印象深刻的进展,而且它具有长距离识别的独特优势,但这种技术尚未在现实世界的应用中得到部署。一个值得注意的障碍是,几乎没有公共基准来训练和评估野外的步态识别器。足底压力步态分析系统对辅助支具适配测试,对患侧和健侧足底压力数据对比,设计更适合的支具产品。医院步态评估系统收费

步态的异常反映人体多系统、多***的病变,对其进行定性和定量检查评估,有利于发现早期病变。临床步态的评估方式和指标多样,步态可通过定性、半定量和定量方法评估,其中定量化步态分析可客观、敏感地测量步态动力学、运动学特点,提供步态特征中时空相关的多个参数,评价步态的节律性、稳定性、变异率等多种指标。定量步态测量评估包括简易的人工测量和步态分析仪测量。前者较为简单,*需要无障碍物的步道和计时器,可定量测量步速。后者需要步态分析设备,行正科技的多场景步态分析仪可利用微观动作分析、压力测试等设备进行客观、细致的步态特征描述,可获得步态特征中步速、步频、步幅、步相特征,关节的角度、旋转、屈曲等信息,以及时间、空间相关步态指标。并且可在正常速度、快速、任务负荷行走、串联步态等不同场景下的步态评测。 专业步态评估生产企业足底压力步态分析系统可揭示人体运动过程中足的动力性特征。

步行条件
1、肌力:肌力是完成关节运动的基础,为了保证步行周期的支撑相稳定,单侧下肢必须能够支撑体重的3/4以上。或者双下肢的伸肌(主要是指股四头肌、臀大肌等)应达到3级以上,才能保证另一下肢能够从容完成向前摆动的动作。
2、平衡能力:人体的平衡是指身体所处在的一种稳定的姿势状态,或是指人体在运动或受到外力作用时能自动调整并维持姿势稳定性的一种能力。不同的步行环境对平衡有不同的要求,如果只是在室内的步行,平衡能力只需2级,一旦进行室外步行,则平衡能力必须到达3级。
3、协调能力及肌张力均衡:步行中为了保证双下肢各关节在步行周期的各个不同时期发挥正常作用,双侧上、下肢的肌肉主要指引起各关节运动的主动肌、固定肌以及协同肌和拮抗肌之间,能协调配合,特别是拮抗肌之间的肌张力和肌力的协调匹配。
4、感觉功能及空间认知功能:感觉是步行的基础,特别是本体感觉直接影响步行的进行。步行中上下肢各关节所处的位置,落步时的步幅及深浅高低等均直接影响步行完成的质量。
5、中枢控制:是指***系统在对多种感觉信息进行分析整合以后,下达的运动指令,任何原因导致的***系统损伤和破坏,都会影响对步行的控制,产生异常步态。
步态(gait)是指人体步行时的姿态和行为特征,人体通过髋、膝、踝、足趾的一系列连续活动,使身体沿着一定方向移动的过程。步态的形成涉及行为习惯、职业、教育、年龄及性别等因素,也受到多种疾病的影响。步行的控制十分复杂,包括中枢命令、身体平衡及协调控制,涉及下肢各关节和肌肉的协同运动,同时也与上肢和躯干的姿势有关。任何环节的失调都可能影响步态,而异常也有可能被代偿或掩盖。正常步态具有稳定性、周期性和节律性、方向性、协调性以及个体差异性,然而,当人们存在疾病时,这些步态特征将有明显的变化。足底压力步态分析系统常见的类型有两种,一:鞋垫式;二:平板式。

步行是人类基本的运动方式,人体的运动都是以运动链的形式进行的,因此下肢乃至全身的生理、结构和功能等方面的信息都可以从步态和足底压力中表现出来。正常步行并不需要思考,然而步行的控制十分复杂,包括中枢命令,身体平衡和协调控制,涉及足、踝、膝、髋、躯干、颈、肩、臂的肌肉和关节协同运动。足底压力测定是步态分析的一个重要组成部分,是分析和衡量异常足底应力分布和步态的基础,它对运动系统疾病的病因分析、诊断、功能及疗效评定均有重要意义,因此其临床应用越来越广。足底压力步态分析系统采通过站立行走,即可得到检测数据分析足部压力异常,提供解决方案以及判断依据。高足弓步态评估系统仪器
足底压力步态分析系统可检测分析人体足部与下肢数据,有助于足踝疾病诊断、了解病情及评估***效果。医院步态评估系统收费
大多数步态数据集都是在相对固定和受限的环境中采集的,如实验室或静态室外环境。CASIA-B和OU-MVLP是近期步态识别研究中**常用的数据集。CASIA-B包含124个对象和13,640个序列,它建于2006年。OU-MVLP由10,307个身份ID和288,596个行走视频组成,就对象数量而言,它是一个大步态数据集。更多数据集的统计数据见表1,这些数据集主要是在受控环境下构建的,是为预定义的跨视角步态识别而设计的。然而,在真实场景中,步态识别会遇到完全不受约束的挑战,如不同的视角、遮挡、各种携带和穿戴条件、复杂和动态的背景干扰、照明、行走方式、表面影响等。现有的基准远远落后于实际步态识别的要求。考虑到人脸识别和行人重识别(ReID)的成功,现在是时候在野外进行基准步态识别了。 医院步态评估系统收费
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