[发明专利]用于人的步态检测的方法和系统

说明书

本发明涉及用于人的步态检测的方法和系统。通过使用个体所穿戴的步态检测传感器来检测个体的步态的方法包括：得到表示一个或多个传感器加速度值的加速度信号；对加速度信号进行采样；将采样加速度信号分割到具有给定持续时间的给定数量的窗口中以得到分割后的加速度信号；从分割后的加速度信号提取特征集；通过使用经训练的概率估计器、使用所提取的特征集来确定针对相应窗口n的概率值，其中n为大于零的正整数，概率值给出了个体在相应的窗口期间的步态发生的估计概率值；通过使用先前检测到的步态持续时间的直方图来修改估计概率值以得到修改后的概率值；以及基于修改后的概率值、并通过使用确定阈值来确定相应窗口是否表示步态发生。

技术领域

本发明涉及用于检测人的步态（gait）的步态检测方法。该方法使用处理电路和加速度计，其可以穿戴在例如人的腕部上。本发明还涉及被配置成实现该方法的步态检测传感器。

背景技术

身体活动（PA，physical activity）是日常生活中与幸福康乐息息相关的基本方面之一，并且其被认为是群体的主要健康指标。世界卫生组织（WHO）报告说，PA与老年人的跌倒风险、认知功能、肌肉健康状况和机能健康水平之间存在密切联系。在考虑到逐渐增大的人口老龄化趋势时，PA变得尤为重要。PA是健康衰老、多种疗法的干预、以及降低慢性非传染性疾病（诸如糖尿病、高血压、心血管疾病、抑郁症、肥胖症、和某些类型的癌症）风险的决定性的组成部分。

在不同类型的PA中，步态（例如，步行和跑步）是最重要和有效的PA之一，对步态的客观评估可以提供有用且有价值的信息。得益于可穿戴技术的新近发展，已开发了基于惯性测量单元（IMU）的各种系统来监控PA（尤其是步态回合（gait bout）），所述系统包括依附到下肢、上身、或这两个位置的加速度计和陀螺仪。在某些情况中，在将智能电话固定到身体的不同部位的情况下，采用了电话中的IMU。尽管这些系统提供了实验室外的步态检测，但它们仍具有一些缺陷。在日常情况中、尤其是在目标为长期测量时，例如在脚、小腿、大腿、臀部或胸部上穿戴多个传感器可能会很麻烦、不舒服且不便。为了保证在整个测量期间的固定的取向/位置的传感器与身体部分的固定和对齐可能需要专家的干预以及附加测试，这会影响系统的可用性或可能轻易干扰穿戴者并改变其往常的日常活动。此外，由于使用多个传感器和/或模态（例如，陀螺仪），此类系统的功耗可能很高，这限制了测量的持续时间。现有算法由于其高复杂度还缺乏提供与生成实时反馈相关的实时数据处理和分析。因此，大多数已知系统仅离线操作，使得所记录的原始数据必须稍后传送到服务器中以进行进一步分析。

考虑到上述限制，用于PA（尤其是步态）监控的替换解决方案使用装配在腕部上的单个IMU。这些解决方案提供舒适性、高可用性、和不显眼的监控（例如，集成在腕表内部），从而得到提高的用户依从性。当前已知的基于腕部的方法使用了抽象建模，其中提取基于时间、频率和统计数据的若干特征，并将其馈送到各种类型的机器学习模型（例如，决策树或支持向量机（SVM））中。此类方法独立于传感器取向。因此，不需要传感器校准和对齐。这些优势使腕部成为适合于在现实世界情况中长期测量步态的传感器位置。然而，与上身或下肢的运动相比，步态活动与腕部运动的关联更具挑战性。腕部可能具有“独立的”步态移动（例如，拎着袋子、手放在口袋里）和“独立的”非步态移动（例如，在坐着或站着时移动的腕部），这会导致针对在平常条件下的准确的步态检测的很多问题。

如今，技术的进步以及对身体活动的长期监控的不断增加的需求和兴趣意味着市场上涌现了大量面向消费者的活动跟踪器，尤其是智能手表。它们提供了非侵入性且简便的方式来跟踪自由生活条件下的身体活动。然而，它们的可靠性和有效性尚不完全清楚。一些研究显示了此类商业产品的性能在不同条件下的显著下降（误差高达50％）。