[发明专利]一种新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法

说明书

本发明涉及一种新型大关节‑足部运动一体化解析数据采集方法，包括：获取标记位，其中，标记位包括全身大关节标记位、足部小关节标记位，其全身大关节标记位为直径1.5cm的荧光标记点，足部小关节标记位为直径0.8cm的荧光标记点；通过红外线光学动作捕捉系统通过红外线光学动作捕捉系统获取静止态标记位空间信息；获取运动态标记位运动轨迹；将采集好的静态及动态数据进行数据校正；获取运动动能评估数据；其优点在于：能够缩短三维运动解析数据采集时间，同时保证全身运动分析与足部精细运动分析的同步性与一致性，采集高效，且数据精度高。

技术领域

本发明涉及数据采集领域，具体地说，是一种新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法。

背景技术

目前三维运动解析数据采集多使用全身分析模型采集捕捉全身大关节运动；使用足部运动分析模型采集捕捉足部精细运动；暂无完整的“全身+足部”模型来实现全身运动及足部精细运动数据的同时采集。

现有技术模型需将全身运动分析及足部精细运动分析数据分别采集，需要被评估者长时间保持站立姿势，分别配合进行全身运动分析模型荧光标记点贴放、移除及足部精细运动分析标记点贴放、移除过程，耗时较长，易造成被评估者疲劳，进而影响运动学数据采集准确性；同时还存在全身运动数据与足部精细运动数据采集无法同步对应的情况，限制了数据的分析与使用。

中国专利申请CN111369626A，公开了一种深度学习的无标志点上肢运动分析方法及系统，属于上肢运动分析领域技术领域，其方法包括获取使用者在做上肢功能运动时的图像和深度信息；基于图像和深度信息进行逆运动学计算处理，得到上肢运动角度数据；应用预先训练好的深度学习模型，对上肢运动角度数据进行修正，以得到最终的上肢运动学参数，有利于更准确的分析/评估上肢运动学参数。其提供的是一种基于深度学习算法的校正式识别跟踪，但显而易见的是其并不能替代有标志点的运动分析，且不能解决上述全身运动分析及足部精细运动分析数据一体化采集问题。

综上所述，亟需一种能够缩短三维运动解析数据采集时间，同时保证全身运动分析与足部精细运动分析的同步性与一致性的新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法。

发明内容

本发明的目的是，提供一种能够缩短三维运动解析数据采集时间，同时保证全身运动分析与足部精细运动分析的同步性与一致性的新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案是：

一种新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法，包括：获取标记位，其中，标记位包括全身大关节标记位、足部小关节标记位；获取静止态标记位空间信息；获取运动态标记位运动轨迹；数据校正；获取运动动能评估数据。

作为一种优选的技术方案，所述全身大关节标记位比所述足部小关节标记位直径大，其中，全身大关节标记位为直径1.5cm的荧光标记点，足部小关节标记位为直径0.8cm的荧光标记点。

作为一种优选的技术方案，获取静止态标记位空间信息，包括：通过红外线光学动作捕捉系统采集静止站立状态下的标记位空间位置信息。

作为一种优选的技术方案，获取运动态标记位运动轨迹，包括：通过红外线光学动作捕捉系统采集记录步行或指定动作下的标记位位置移动轨迹。

作为一种优选的技术方案，数据校正，包括：将采集好的静态及动态数据进行标记位命名及模型识别，并进行标记位位置修正和运动轨迹校正、导出。

作为一种优选的技术方案，获取运动动能评估数据，包括：通过三维数据分析系统对校正后的静态及动态数据进行匹配分析，输出全身大关节及足部小关节一体化运动功能评估数据。