[发明专利]一种步态分析方法和装置

权利要求书

1.一种步态分析方法，其特征在于，包括：

获取至少两个深度图像采集器同步采集的时序初始深度图像，所述时序初始深度图像为通过所述至少两个深度图像采集器对待测人员的步态运动过程进行全方位采集得到的；

根据所述时序初始深度图像对预设原始骨架模型进行处理，得到所述待测人员的待测骨架和所述待测骨架的各特征点的第一运动轨迹；

根据所述待测骨架对预设原始肌骨模型进行匹配，得到符合所述待测人员的体型特征的待测肌骨模型；

根据所述待测骨架的各特征点的第一运动轨迹对所述待测肌骨模型进行驱动跟踪优化，获取所述待测肌骨模型的各关节点的第二运动轨迹；

根据所述待测肌骨模型的各关节点的第二运动轨迹对所述待测人员进行步态分析计算，得到所述待测人员步态运动的平均动力学参数、平均运动学参数和平均时空参数；

所述平均动力学参数包括各个步态周期的三轴地反力及力矩变化曲线的平均变化曲线、各个步态周期的各关节接触力及力矩变化曲线的平均变化曲线、各个步态周期的肌肉力及肌肉激活度变化曲线的平均变化曲线；

所述平均运动学参数包括各个步态周期的关节轨迹变化曲线的平均变化曲线和关节角度变化曲线的平均变化曲线；

所述平均时空参数包括平均步幅、平均步速和平均步态周期。

2.根据权利要求1所述的步态分析方法，其特征在于，所述根据所述时序初始深度图像对预设原始骨架模型进行处理，包括：

将同步的至少两个时序初始深度图像进行图像融合，得到时序融合深度图像；

从所述时序融合深度图像中提取所述待测人员的时序步态深度图像；

根据所述待测人员的时序步态深度图像对预设原始骨架模型进行处理，得到所述待测人员的待测骨架和所述待测骨架的各特征点的第一运动轨迹。

3.根据权利要求2所述的步态分析方法，其特征在于，所述根据所述待测人员的时序步态深度图像对预设原始骨架模型进行处理，包括：

将所述待测人员的时序步态深度图像的坐标系和预设原始骨架模型的坐标系统一，得到时序统一深度图像和统一骨架模型；

根据所述时序统一深度图像中初始帧图像对所述统一骨架模型进行匹配调整，得到与所述待测人员匹配的初始骨架模型；

根据所述初始骨架模型和所有时序统一深度图像进行迭代优化，得到所述待测人员的待测骨架；

获取所述待测骨架的各特征点的第一运动轨迹。

4.根据权利要求3所述的步态分析方法，其特征在于，所述获取所述待测骨架的各特征点的第一运动轨迹，包括：

根据所述待测骨架和所有时序统一深度图像进行迭代优化，获取所述待测骨架的各特征点的第一运动轨迹；或者，

根据所有时序统一深度图像和预设姿势标准训练集中各姿势图，获取所述待测骨架的各特征点的第一运动轨迹。

5.根据权利要求2所述的步态分析方法，其特征在于，所述从所述时序融合深度图像中提取所述待测人员的时序步态深度图像，包括：

获取所述至少两个深度图像采集器预先采集的时序背景深度图像；

采用背景分割提取法根据所述时序背景深度图像从所述时序融合深度图像中提取所述待测人员的时序步态深度图像；

所述背景分割提取法包括：背景差分法、光流法或相邻帧差法。

6.根据权利要求1所述的步态分析方法，其特征在于，所述根据所述待测肌骨模型的各关节点的第二运动轨迹对所述待测人员进行步态分析计算，包括：

根据所述待测肌骨模型的各关节点的第二运动轨迹对所述待测人员进行步态划分，得到所述平均时空参数；

根据所述待测肌骨模型的各关节点的第二运动轨迹驱动所述待测肌骨模型进行逆向动力学计算后分别获取对应的平均值，得到所述平均动力学参数和平均运动学参数。