[发明专利]步态状态识别方法及装置、设备、存储介质

权利要求书

1.一种步态状态识别方法，其特征在于，所述方法包括：

采集目标对象在当前时段内的第一加速度数据；

根据所述第一加速度数据，确定所述目标对象在所述当前时段内的步态周期和在每一所述步态周期内的加速度极值；

根据所述步态周期和在不同步态状态下的预设周期阈值区间、所述加速度极值和在不同步态状态下的预设加速度阈值区间，识别所述目标对象在当前时段的步态状态；所述预设周期阈值区间和所述预设加速度阈值区间为基于所述目标对象在特定步态状态下采集的第二加速度数据预先确定得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一加速度数据中包括多个步态周期，根据所述第一加速度数据，确定所述目标对象在当前时段内的步态周期和在每一所述步态周期内的加速度极值，包括：

在当前时段的第一加速度数据中确定标准加速度极值，所述标准加速度极值为所述第一加速度数据中加速度的最大值或最小值；

在所述第一加速度数据中，滤除以所述标准加速度极值所处时刻为中心的第一时段范围内除所述标准加速度极值外的数据，得到第一目标加速度数据；

在所述第一目标加速度数据中确定加速度极值集合；所述加速度极值集合中包括所述标准加速度值；

基于所述加速度极值集合，确定所述目标对象在当前时段内的步态周期和在每一所述步态周期内的加速度极值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述标准加速度极值，确定目标加速度阈值；

其中，当所述标准加速度极值为所述第一加速度数据中加速度最大值，则所述第一时段范围内加速度数据为均大于所述目标加速度阈值的时序连续的数据；当所述标准加速度极值为所述第一加速度数据中加速度最小值，则所述第一时段范围内加速度数据为均小于所述目标加速度阈值的时序连续的数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在所述第一目标加速度数据中确定加速度极值集合，包括：

在所述第一目标加速度数据中，确定与所述标准加速度极值所处时刻相邻最近的第一加速度极值，当所述标准加速度极值为所述第一加速度数据中加速度最大值，则所述第一加速度极值为大于所述目标加速度阈值的数据，当所述标准加速度极值为所述第一加速度数据中加速度最小值，则所述第一加速度极值为小于所述目标加速度阈值的数据；

在所述第一目标加速度数据中，滤除以所述第一加速度极值所处时刻为中心的所述第一时段范围内除所述第一加速度极值外的数据，得到第二目标加速度数据；

在所述第二目标加速度数据中，确定与所述第一加速度极值所处时刻相邻最近的第二加速度极值；

继续基于所述第二加速度极值执行确定与所述第二加速度极值所处时刻相邻最近的第三加速度极值的步骤，直至遍历完成所述第一加速度数据，得到包括多个加速度极值的所述加速度极值集合。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述加速度极值集合，确定所述目标对象在当前时段内的步态周期和在每一所述步态周期内的加速度极值，包括：

根据所述加速度极值集合中两两时序相邻的加速度极值的时差，确定所述目标对象在当前时段内的多个步态周期，以及将两两时序相邻的所述加速度极值确定为每一对应的步态周期内的加速度极值。