[发明专利]异常步态分析方法及系统

权利要求书

1.一种异常步态分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.跟踪运动人体目标，并判断连续三步是否在一条直线上；若连续三步在一条直线上，则跳入步骤S2；否则，重复本步骤，直至行进的连续三步在一条直线上；

S2.记录一条直线上的连续三步在图像中的观测距离，分别记为并计算相邻两步的观测步长之比，即第一步观测步长与第二步观测步长之比A、第二步观测步长与第三步观测步长之比B分别为：

$A=L_1^{Observed}/L_2^{Observed},$

$B=L_2^{Observed}/L_3^{Observed};$

S3.假设行进中单侧腿的步长基本保持一致，即根据步骤S2中获取的第一步观测步长与第二步观测步长之比A、第二步观测步长与第三步观测步长之比B，计算第二步的实际步长与第一步的实际步长之比为：

$L_2^{\mathrm{Re}al}/L_1^{\mathrm{Re}al}=\sqrt{\frac{A\×B+A+B+1}{A}}-1;$

S4.对被监护对象的实际相邻步长比做聚类统计，并将被监护对象的实时相邻步长比与该聚类结果的聚类中心进行对比。

2.根据权利要求1所述的异常步态分析方法，其特征在于，步骤S1中所述的跟踪运动人体目标，并判断连续三步是否在一条直线上包括以下步骤：

S11.跟踪人体运动目标，并获取人体剪影；

S12.获取人体剪影的骨架，并在图像中对人体双脚进行定位；

S13.计算双脚在图像中的距离，当双脚距离随时间的曲线出现三次极大值时，则记为行走三步；

S14.判断人体在行走三步的时间范围里运动轨迹是否为直线。

3.根据权利要求2所述的异常步态分析方法，其特征在于，步骤S11中，采用Meanshift算法跟踪人体运动目标。

4.根据权利要求3所述的异常步态分析方法，其特征在于，步骤S11中，采用ViBe目标检测方法获取人体剪影。