[发明专利]针对脊柱腿部健康的智能鞋自适应监测方法

说明书

一种针对脊柱腿部健康的智能鞋自适应监测方法，包括：将鞋底和/或鞋内部划分为预定的多个区域，利用采集模块采集步行时区域各自的压力数据，记录采集时的时间数据；采集模块将压力数据及采集时的时间数据传递给分析模块；分析模块根据压力数据以及采集时的时间数据通过建立和自适应完善的识别模型，给出运动状态识别结果。针对对应压力特征人群、对应压力特征健康人群和对应人口足底压力特征健康评估。根据个人人群与群体的比对结果来自适应自动调节鞋底压力分布，以形成最适合个人的鞋底压力模型，从而让鞋底能够自动调节成为个人最舒适最健康的鞋底压力模型，并作为用户画像群体中的输入因子，影响同特征人群的初始足底压力分布。

技术领域

本发明涉及机器学习、神经网络、人工智能领域，尤其一种针对脊柱腿部健康的智能鞋自适应监测方法。

背景技术

人体运动姿态的识别在运动分析、疾病预防等领域有着重要的作用。人体足底的压力及压强、足部走路姿势和鞋子会随着人体足部结构出现功能障碍或出现病变，例如膝关节的损伤、青年脊柱发育，不正确的姿势长期可能导致八字脚、罗圈腿、脊柱健康发育问题，并随着人体的运动状态的变化发生改变。根据每人的足部压力分布，可以形成个性化的压力分布模型，从而进行诊断和干预。

现有设计鞋子，通常根据年龄、性别等比较粗放的特征进行设计，然而，不同体型、不同身体状况的人群对鞋的要求也不同。以高跟鞋为例：如O型腿要避免长时间穿过高的高跟鞋，小腿粗的人尽量穿平跟鞋，腰肾功能不好的人避免穿过高的高跟鞋，而对于健康人群保持三厘米的鞋如果穿着舒适，对于纠正某些体型和保护、维持足弓都是有一定的作用的。

现有技术无法根据每个人各自的脚形特点、体型、身体状况进行针对性的设计。如果长期穿着设计不当、透气性能差的鞋子，不但影响人的健康，还会造成脚的畸形:会使脚发生八字形、趾关节弯曲、平足、高弓形、后跟骨刺、拇指外翻等。

以及结合长期日常行为习惯数据判断体足底的压力及压强、足部走路姿势会随着人体足部结构出现功能障碍或出现病变，例如膝关节的损伤、青年脊柱发育，不正确的姿势长期可能导致八字脚、罗圈腿、脊柱健康发育问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术中存在上述缺陷，提出采集鞋底各区域压力进行不同运动类型识别、与相应用户画像人群进行足压对比，通过健康调节效果评估，根据对应画像的健康人群足压特征进行鞋压特征重设并不断优化调整形成“私人定制”的最适合的鞋底特征个性化设计，并不断细化数据库中该人群足部特征画像模型的方法。

根据本发明，提供了一种针对脊柱腿部健康的智能鞋自适应监测方法，包括：

第一步骤：将鞋底和/或鞋内部划分为预定的多个区域，利用采集模块采集步行时所述多个区域各自的压力数据，并且记录采集时的时间数据；

第二步骤：采集模块将采集到的压力数据以及记录的采集时的时间数据传递给分析模块；

第三步骤：分析模块根据接收到的压力数据以及采集时的时间数据，通过建立和自适应完善的识别模型，给出运动状态识别结果；

第四步骤：根据个人人群与群体的比对结果来自适应自动调节鞋底压力分布，以形成最适合个人的鞋底压力模型，从而让鞋底能够自动调节成为个人最舒适最健康的鞋底压力模型，并作为用户画像群体中的输入因子，影响同特征人群的初始足底压力分布。

优选地，在第三步骤，在人体站立、下蹲、起立、行走的不同状态下，分别建模，采用SVM进行步态识别，从而形成不同运动状态的识别模型。

优选地，在第一步骤将鞋底划分为预定的多个区域，利用采集模块采集步行时所述多个区域各自的垂直压力数据，并且记录采集时的时间数据。

优选地，在第一步骤使用压力传感器和陀螺仪作为采集系统检测脚的角速度以及各域压力敏感电阻来测量步行时鞋底多个区域各自的垂直压力数据。