[发明专利]一种人体步态监测方法及装置

说明书

本发明公开了一种人体步态监测方法及装置，用以解决现有的人体步态监测方法需要患者佩戴传感器，造成康复训练操作不便的问题。所述方法，包括：获取训练时间段内利用图像采集设备采集的待监测训练者下肢运动的视频帧以及所述视频帧的采集时间；针对每一视频帧，根据预设的深度学习训练模型获取待监测训练者的下肢各关键关节点的二维像素坐标；针对每一关键关节点，根据关键关节点的二维像素坐标和图像采集设备的位置信息确定关键关节点的实际位置坐标；根据关键关节点的实际位置坐标和视频帧的采集时间，确定待监测训练者每步的步态周期和步态信息；将所述步态周期内的步态信息与预设的所述关键关节点对应的步态标准值进行比对，获得比对结果。

技术领域

本发明涉及计算机网络通信技术领域，尤其涉及一种人体步态监测方法及装置。

背景技术

随着我国老龄化程度的加剧，因脑卒中引起的下肢运动功能障碍患者正在不断地增加，此外，因工伤、交通事故、疾病等造成精神或肢体损伤的患者也显著增加。及时进行一定程度的集中和重复训练有助于下肢运动功能的恢复，下肢康复机器人作为一种康复医疗设备，通过辅助患者进行科学有效的康复训练，从而达到恢复患者运动功能的目的。

在下肢康复机器人关键技术中，实时获取患者的步态信息是掌握患者康复训练效果的关键指标，用于判断患者是否在符合要求下开展训练，人体步态的识别方法目前主要有两类：基于生物力学信息和基于人机交互作用信息。现有的人体步态识别技术采用了在人体下肢安装传感器的方法来获取步态信息及数据，患者康复训练时需要佩戴传感器设备，造成康复训练操作的不便。

发明内容

为了解决现有的人体步态监测方法需要患者佩戴传感器，造成康复训练操作不便的问题，本发明实施例提供了一种人体步态监测方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供了一种人体步态监测方法，包括：

获取训练时间段内利用图像采集设备采集的待监测训练者下肢运动的视频帧以及所述视频帧的采集时间；

针对每一视频帧，根据预设的深度学习训练模型获取所述待监测训练者的下肢各关键关节点的二维像素坐标；

针对每一关键关节点，根据所述关键关节点的二维像素坐标和所述图像采集设备的位置信息确定所述关键关节点的实际位置坐标；

根据所述关键关节点的实际位置坐标和所述视频帧的采集时间，确定所述待监测训练者每步的步态周期和步态信息；

将所述步态周期内的步态信息与预设的所述关键关节点对应的步态标准值进行比对，获得比对结果。

本发明实施例提供的人体步态监测方法，下肢康复机器人获取训练时间段内利用图像采集设备采集的待监测训练者下肢运动的视频帧以及所述视频帧的采集时间，针对每一视频帧，根据预设的深度学习训练模型获取待监测训练者的下肢各关键关节点的二维像素坐标，针对每一关键关节点，根据所述关键关节点的二维像素坐标和所述图像采集设备的位置信息确定所述关键关节点的实际位置坐标，根据所述关键关节点的实际位置坐标与所述视频帧的采集时间，确定所述待监测训练者每步的步态周期和步态信息，其中，所述步态信息用于表征步伐形态，进而，将所述步态周期内的步态信息与预设的所述关键关节点对应的步态标准值进行比对，获得比对结果，根据本发明实施例提供的人体步态监测方法，利用预设的深度学习训练模型对人体下肢各关键关节点的运动捕捉，获取下肢各关键关节点在每一视频帧上的二维像素坐标，可以在不必佩戴传感器设备的前提下，实时获取待监测训练者在康复训练过程中的步态信息，将获取的步态信息与预设的各关键关节点对应的步态标准值进行比对，以根据比对结果评定康复训练过程中的训练姿态的标准率以及评估康复训练效果。

较佳地，根据所述关键关节点的实际位置坐标和所述视频帧的采集时间，确定所述待监测训练者每步的步态周期，具体包括：

根据各视频帧对应的所述关键关节点的实际位置坐标的变化与所述视频帧的采集时间确定所述待监测训练者每步的步态周期。