[发明专利]一种步态周期自动划分方法及计算机设备

权利要求书

1.一种步态周期自动划分方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤10、根据当前行人的一段行走视频对应的图像序列，截取行人的下肢部分图像，计算每帧图像中下肢部分所占面积，每帧得到一个面积，所有帧的面积构成下肢轮廓面积序列，并进行平滑处理；

步骤20、对所述平滑处理后的下肢轮廓面积序列识别其中面积变化曲线的峰值和谷值，得到峰值谷值交替序列；

步骤30、从所述峰值谷值交替序列中提取所有峰值序列，调整峰值序列，得到起点对齐的峰值谷值交替序列；

步骤40、根据调整后的峰值进行步态周期划分，确定相邻的两个序号为奇数的面积峰值对应的图像帧之间的所有图像为一个完整步态周期。

2.根据权利要求1所述的一种步态周期自动划分方法，其特征在于：所述步骤10进一步包括：

步骤11、获取当前行人的一段行走视频进行预处理，得到对应的图像序列，每帧图像进行二值化处理，其背景内容用黑色像素替代，像素值为0，人体在图像中出现的位置用白色像素替代，像素值为1；

步骤12、初始化当前行人下肢轮廓面积序列areaList为空；

步骤13、从待处理图像序列中获取下一帧图像f，若已无下一帧，则跳转步骤17；

步骤14、裁取f的下部三分之一，记为f1；

步骤15、对f1中的每行像素进行扫描，记录每行像素中人体轮廓像素坐标(i，x1)，则f1第i行的人体轮廓像素宽度为wi＝x1-x0+1；

步骤16、通过对步骤15得到的每行人体轮廓像素宽度进行求和，得到f1的人体轮廓面积，并添加到当前行人下肢轮廓面积序列areaList尾部；跳转至步骤13；

步骤17、对下肢轮廓面积序列areaList中面积序列进行平滑处理，得到平滑处理后的人体下肢轮廓面积序列SmoothedAreaList。

3.根据权利要求2所述的一种步态周期自动划分方法，其特征在于：所述步骤20进一步包括：

步骤21、从平滑处理后的人体下肢轮廓面积序列SmoothedAreaList中找到所有的峰值；

步骤22、求得所有相邻峰值的距离，计算得到其平均距离d；

步骤23、以峰值平均间距d为基础设置合理的相邻峰值/谷值的距离范围为[α*d，β*d]，其中α，β为系数；

步骤24、从此距离范围[α*d,β*d]内寻找一个整数，将其作为相邻峰值/谷值的距离下限，再次从平滑处理后的人体下肢轮廓面积序列SmoothedAreaList中提取满足此下限要求的峰值集合及谷值集合，形成一峰值谷值序列，保证峰值和谷值交替出现，同时第一个出现的必须是峰值，若不满足，则丢弃第一个峰值前的谷值以使序列满足以峰值开始，最后得到最终的峰值谷值交替序列peakValleyList。

4.根据权利要求3所述的一种步态周期自动划分方法，其特征在于：所述步骤30进一步包括：

步骤31、从峰值谷值交替序列peakValleyList中提取峰值序列peakList。

步骤32、设N为峰值序列中峰值的总数，若N为奇数，则去掉取峰值序列peakList中最后一个峰值；然后，分别计算峰值序列peakList中下标为奇数和偶数的峰值的和，分别记为oSum和eSum。

步骤33、若oSum<eSum，则从峰值序列peakList中删除第一个峰值，否则保持峰值序列peakList不变。

5.根据权利要求1所述的一种步态周期自动划分方法，其特征在于：所述步骤40的步态周期划分具体为：设定每个完整的步态周期均以峰值序列中下标为奇数的峰值开始，到下一个下标为奇数的峰值结束，包含其在对应的行走图像之间的图像子序列，且前一个完整的步态周期的结束帧与下一个完整的步态周期的开始帧相同。