一種基于足底壓力分布信息的左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于足底壓力分布信息的左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別方法，包括足底壓力數(shù)據(jù)濾波、足底壓力數(shù)據(jù)聚類(lèi)、單步腳印圖像處理及左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別；其中足底壓力數(shù)據(jù)濾波采用一種改進(jìn)型的IMF濾波算法；足底壓力數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析采用K-means聚類(lèi)算法；單步腳印圖像處理包括腳印圖像雙線性插值放大、中值濾波及形態(tài)學(xué)處理等；左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別依據(jù)擬合后的腳印輪廓曲線和腳印寬度曲線的極值分布情況進(jìn)行判別。本發(fā)明方法能夠?qū)崟r(shí)處理分析足底壓力數(shù)據(jù)，并根據(jù)腳印序列每一步的起止時(shí)間計(jì)算行走過(guò)程中的步態(tài)特征參數(shù)。本發(fā)明方法簡(jiǎn)單、識(shí)別速度快、識(shí)別準(zhǔn)確率高且具有較好的魯棒性，可推廣應(yīng)用于醫(yī)院、康復(fù)機(jī)構(gòu)以及從事相關(guān)步態(tài)研究的高校和研究機(jī)構(gòu)。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種基于足底壓力分布信息的左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及傳感器器技術(shù)、運(yùn)動(dòng)生物力學(xué)、醫(yī)療衛(wèi)生、模式識(shí)別等領(lǐng)域，特別涉及 一種基于足底壓力分布信息的左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 足底疾病大多與足底正常壓力分布的改變有關(guān)，兩者通常相互影響。研究表明動(dòng) 態(tài)足底壓力分布信息可以使我們發(fā)掘異常步態(tài)，判斷疾病現(xiàn)狀，并對(duì)疾病的康復(fù)治療效果 進(jìn)行評(píng)估。目前研究人員將足底壓力分布信息應(yīng)用于畸形足、各種類(lèi)型足疾病的早期預(yù)測(cè)、 診斷以及治療效果的評(píng)價(jià)，如糖尿病足潰瘍。此外在康復(fù)醫(yī)學(xué)中，足底壓力分布信息還可對(duì) 患者術(shù)后的行走訓(xùn)練進(jìn)行指導(dǎo)。因此全面了解足底壓力信息對(duì)正常足生物力學(xué)功能了解、 臨床醫(yī)學(xué)診斷、疾病程度測(cè)定、術(shù)后療效評(píng)價(jià)以及康復(fù)訓(xùn)練均有重要意義。
[0003] 目前，利用柔性陣列壓力傳感器獲取足底壓力信息是最主流方法。柔性陣列壓力 傳感器的運(yùn)用為步態(tài)研究帶來(lái)極大的便利，不僅可以實(shí)時(shí)獲取足底壓力分布信息，如COP 軌跡、GOP軌跡、最大壓力點(diǎn)、最大壓力區(qū)域等等。還可以根據(jù)腳印序列中每一步腳印的起 止時(shí)間計(jì)算運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的步態(tài)特征參數(shù)，如步長(zhǎng)、步寬、步速、單/雙腳支撐相時(shí)間、單腳騰 空時(shí)間等。
[0004] 研究足底壓力信息和步態(tài)信息的關(guān)鍵在于如何準(zhǔn)確、快速、實(shí)時(shí)的分離出行走過(guò) 程中每一步左右腳的足底壓力數(shù)據(jù)。準(zhǔn)確分割出左右腳壓力數(shù)據(jù)信息是正確解算出每一步 的足底壓力分布信息和步態(tài)特征信息的關(guān)鍵。
[0005] 目前左右腳足底壓力和步態(tài)信息的獲得主要有以下幾種方式：（1)在鞋內(nèi)放置已 標(biāo)記的傳感器鞋墊，用于獲取不同腳足底壓力信息；（2)人工判斷的方式識(shí)別左右腳；（3) 靜態(tài)獲取左右腳數(shù)據(jù)。其中，方式（1)很好的解決了左右腳壓力數(shù)據(jù)分割的問(wèn)題，但是這種 方法不能夠獲取步長(zhǎng)、步速、步寬等信息。方式（2)雖然有著更高的精度，但是僅適合腳印 數(shù)量較少的情況，達(dá)不到快速、方便的要求。方式（3)需要在靜態(tài)的情況下分別采集左右腳 壓力數(shù)據(jù)，且這種方法不能夠獲取人在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的左右腳壓力數(shù)據(jù)。運(yùn)用大面積柔性陣 列壓力傳感器將很好的解決上述問(wèn)題。大面積柔性陣列壓力傳感器可以獲取人在行走過(guò)程 中的動(dòng)態(tài)足底壓力數(shù)據(jù)，通過(guò)左右腳的正確識(shí)別，可以進(jìn)一步解算出步長(zhǎng)、步寬、步速、單腳 騰空時(shí)間、支撐相時(shí)間、COP軌跡等信息。大面積柔性陣列壓力傳感器與左右腳識(shí)別算法的 結(jié)合能夠有效避免以下情況的出現(xiàn)：（1)因內(nèi)置傳感器局限而不能計(jì)算步長(zhǎng)、步速、步寬的 情況；（2)因人工識(shí)別帶來(lái)的識(shí)別效率低下的情況；（3)因靜態(tài)采集而不能解算動(dòng)態(tài)步態(tài)特 征參數(shù)的情況。因此，針對(duì)大面積柔性陣列壓力傳感器的運(yùn)用情況，操作簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確、快速、 實(shí)時(shí)的左右腳識(shí)別方法亟待突破。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明技術(shù)解決的問(wèn)題：為避免上述現(xiàn)有技術(shù)所存在的不足之處，提供一種基于 足底壓力分布信息的左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別方法。
[0007] 本發(fā)明技術(shù)解決方案：一種基于足底壓力分布信息的左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別方法，其特 征在于：首先利用柔性陣列壓力傳感器拼裝成的數(shù)字化場(chǎng)地系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集人在正常步態(tài)行 走過(guò)程中足底壓力信息；然后采用一種改進(jìn)型的IMF算法對(duì)采集到的實(shí)時(shí)足底壓力數(shù)據(jù)進(jìn) 行濾波處理；再利用K-means聚類(lèi)算法對(duì)濾波后的足底壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析，得到單個(gè) 腳印的起止時(shí)間和單個(gè)腳印在數(shù)字化場(chǎng)地中的坐標(biāo)范圍；最后利用單個(gè)腳印的起止時(shí)間和 單個(gè)腳印在數(shù)字化場(chǎng)地中的坐標(biāo)范圍對(duì)足底壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，將足底壓力數(shù)據(jù)映射到圖 像矩陣中，利用圖像處理相關(guān)方法對(duì)腳印圖像進(jìn)行處理，并進(jìn)行腳印寬度和腳印輪廓的曲 線擬合，利用曲線的極值分布情況并結(jié)合腳印的外觀形狀判斷左右腳。
[0008] -種基于足底壓力分布信息的左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別方法，其特征在于：所述足底壓力 信息由采集時(shí)間戳、腳印壓力值和腳印坐標(biāo)組成；
[0009] 所述一種基于足底壓力分布信息的左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別方法具體實(shí)現(xiàn)為：
[0010] (1)實(shí)時(shí)獲取測(cè)試人員裸腳在數(shù)字化場(chǎng)地上正常行走時(shí)的足底壓力數(shù)據(jù)；
[0011] (2)利用所述的一種加改進(jìn)型MF濾波算法對(duì)上述的足底壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處 理；
[0012] (3)對(duì)濾波處理后的足底壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行K-means聚類(lèi)分析，聚類(lèi)基于三個(gè)經(jīng)驗(yàn)條 件：(a)正常行走過(guò)程中，步長(zhǎng)、步寬在一個(gè)合理的范圍內(nèi)；(b)正常人的腳長(zhǎng)、腳寬在比較 合理的范圍內(nèi)；（c)正常行走過(guò)程中，同屬一個(gè)腳印數(shù)據(jù)幀的間隔應(yīng)當(dāng)在一個(gè)合理的范圍 內(nèi)。聚類(lèi)實(shí)現(xiàn)包括以下幾個(gè)步驟：(a)依次掃描每一幀足底壓力數(shù)據(jù)，并將足底壓力數(shù)據(jù)映 射到圖像矩陣中，并對(duì)圖像矩陣進(jìn)行二值化處理；(b)連通區(qū)域標(biāo)記算法對(duì)二值矩陣進(jìn)行 標(biāo)記分類(lèi)，將每一幀的足底壓力數(shù)據(jù)分為不同的類(lèi)別，并計(jì)算各個(gè)類(lèi)別的幾何中心，記錄每 一個(gè)類(lèi)別的腳印開(kāi)始時(shí)間；（c)根據(jù)各個(gè)類(lèi)別的幾何中心和設(shè)定的相關(guān)閾值參數(shù)（腳長(zhǎng)，腳 寬，類(lèi)別開(kāi)始間隔在一定范圍內(nèi)等），對(duì)所有的類(lèi)別進(jìn)行聚類(lèi)和迭代，最終可以分離出每一 腳印。其中每一腳印的特征包括開(kāi)始幀、結(jié)束幀、以及腳印在數(shù)字化場(chǎng)地中坐標(biāo)范圍。聚類(lèi) 分析完成后，得到腳印序列中每一腳印的起止時(shí)間、腳印在數(shù)字化場(chǎng)地中坐標(biāo)范圍以及足 底壓力信息；
[0013] (4)利用（3)中得到的腳印序列每一步的起止時(shí)間范圍和腳印在數(shù)字化場(chǎng)地中的 坐標(biāo)范圍對(duì)單步足底壓力數(shù)據(jù)Pre [i，j] (i、j分別表示行列坐標(biāo)）進(jìn)行提取，將提取的足底 壓力數(shù)據(jù)映射到腳印圖像矩陣Mat (m，η)，并對(duì)腳印圖像進(jìn)行二值化處理，得到二值化腳印 圖像；
[0014] (5)利用雙線性插值對(duì)二值化腳印圖像進(jìn)行近鄰插值放大，利用凸包算法計(jì)算放 大后腳印圖像的最小外接矩形，并以最小外接矩形兩軸夾角進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后，腳印長(zhǎng)軸方 向應(yīng)為水平方向，短軸方向應(yīng)為縱軸方向，并對(duì)旋轉(zhuǎn)后圖像進(jìn)行平滑濾波處理；
[0015] (6)對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，對(duì)腳印凸出區(qū)域進(jìn)行去除，對(duì)腳印缺省區(qū)域進(jìn)行填 充，主要包括腐蝕和膨脹操作；
[0016] (7)利用Canny算子邊界提取算法提取腳印外輪廓，并利用平行線掃描方式計(jì)算 腳印寬度以及上下輪廓點(diǎn)坐標(biāo)，利用最小二乘法對(duì)腳印寬度、腳印輪廓進(jìn)行曲線擬合；
[0017] (8)分析擬合的腳印寬度曲線和腳印上輪廓、腳印下輪廓曲線的極值分布情況， 與腳印寬度曲線模型、腳印外輪廓曲線模型以及腳印內(nèi)輪廓曲線模型的極值分布情況做比 較，利用左右腳判定準(zhǔn)則動(dòng)態(tài)判斷腳印是左腳腳印還是右腳腳印；
[0018] 重復(fù)步驟1到步驟8,直到腳印序列中所有的腳印識(shí)別完成。所有腳印識(shí)別完成 后，解算行走過(guò)程中的步態(tài)特征參數(shù)。
[0019] 所述一種基于足底壓力分布信息的左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別方法利用腳印的外觀形狀和 腳印寬度來(lái)判斷左右腳；所述的利用左右腳判定準(zhǔn)則判斷左右腳是指：先利用腳印寬度曲 線確定腳印方向，再分析腳印圖像上輪廓和下輪廓的極值個(gè)數(shù)，極值個(gè)數(shù)為1的曲線為外 輪廓曲線，極值個(gè)數(shù)為3的曲線為內(nèi)輪廓曲線，腳印判定共4種情況：
[0020] (1)若當(dāng)前腳印方向向右，如果上輪廓擬合曲線擁有3個(gè)極值點(diǎn)，下輪廓擬合曲線 擁有1個(gè)極值點(diǎn)，則腳印判定為右腳；
[0021] (2)若當(dāng)前腳印方向向右，如果下輪廓擬合曲線擁有3個(gè)極值點(diǎn)，上輪廓擬合曲線 擁有1個(gè)極值點(diǎn)，則腳印判定為左腳；
[0022] (3)若當(dāng)前腳印方向向左，如果上輪廓擬合曲線擁有3個(gè)極值點(diǎn)，下輪廓擬合曲線 擁有1個(gè)極值點(diǎn)，則腳印判定為左腳；
[0023] (4)若當(dāng)前腳印方向向左，如果上輪廓擬合曲線擁有1個(gè)極值點(diǎn)，下輪廓擬合曲線 擁有3個(gè)極值點(diǎn)，則腳印判定為右腳。
[0024] 與已有技術(shù)相比，本發(fā)明有益效果體現(xiàn)在：
[0025] (1)獲得更加完備的步態(tài)參數(shù)：在步態(tài)研究領(lǐng)域，步態(tài)因?yàn)榉墙佑|性、非侵犯性、 易于感知、難于隱藏、難于偽裝等優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)成為生物特征識(shí)別領(lǐng)域一個(gè)新的研究方向。由 于步態(tài)特征的獨(dú)特性，在疾病診斷、生物力學(xué)研究、步態(tài)識(shí)別等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，步 態(tài)特征提取的首要前提就在于左右腳的正確識(shí)別。在疾病診斷領(lǐng)域，通過(guò)研究個(gè)體左右腳 參數(shù)之間的差異，能夠給足底疾病的預(yù)防和療效評(píng)估帶來(lái)極大地方便；在生物力學(xué)研究領(lǐng) 域，通過(guò)劃分左右腳，則將獲得更完備的步態(tài)參數(shù)，如步長(zhǎng)、步寬、步速、最大壓力值、壓力中 心軌跡、幾何中心軌跡等；在步態(tài)識(shí)別領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)個(gè)體左右腳特征參數(shù)的提取，可以為個(gè) 體識(shí)別帶來(lái)方便。
[0026] (2)本領(lǐng)域應(yīng)用：在大面積柔性陣列壓力傳感器中運(yùn)用尚屬首次，切實(shí)解決了大 面積柔性陣列壓力傳感器實(shí)時(shí)識(shí)別左右腳的難題，為大面積柔性陣列壓力傳感器的數(shù)據(jù)處 理帶來(lái)了極大的方便。
[0027] (3)發(fā)明性能：本發(fā)明僅需采集僅需采集足底壓力信息，采集流程簡(jiǎn)單、數(shù)據(jù)采集 難度低、識(shí)別精度高、識(shí)別速度快等優(yōu)點(diǎn)，且人行走過(guò)程中足底壓力信息穩(wěn)定，信號(hào)質(zhì)量好， 識(shí)別算法魯棒性良好。
[0028] (4)其他領(lǐng)域運(yùn)用：本發(fā)明中設(shè)計(jì)的左右腳方法，除了運(yùn)用于步態(tài)特征提取之外， 還可以運(yùn)用于醫(yī)療輔助、體育鍛煉、身份識(shí)別等領(lǐng)域。如在醫(yī)療輔助診斷領(lǐng)域，提取的步態(tài) 特征可以運(yùn)用于帕金森步態(tài)，腦卒中步態(tài)，糖尿病步態(tài)，外八字步態(tài)，內(nèi)八字步態(tài)等臨床步 態(tài)分析。在體育科研領(lǐng)域，利用行走或跳躍動(dòng)作中的時(shí)序，可以分析和評(píng)估運(yùn)動(dòng)員的能力和 發(fā)力效果，作為改進(jìn)方式、考核訓(xùn)練效果以及損傷評(píng)估的依據(jù)。在身份識(shí)別領(lǐng)域，人的步態(tài) 信息不易被可以模仿，每個(gè)人的步態(tài)信息都有其獨(dú)特性，利用提取出的左右腳信息，可以進(jìn) 行身份識(shí)別。

【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0029] 圖1為本發(fā)明方法的具體圖；
[0030] 圖2給出了腳印輪廓中的足內(nèi)弓、足外弓、足跟以及前腳掌；
[0031] 圖3為腳印寬度的曲線圖，以左腳為例；
[0032] 圖4為腳印上輪廓曲線圖，以左腳為例；
[0033] 圖5為腳印下輪廓曲線圖，以左腳為例。

【具體實(shí)施方式】
[0034] 實(shí)施例1
[0035] 本發(fā)明以柔性陣列壓力傳感器獲取的足底壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別為目的， 公開(kāi)了一種基于足底壓力分布信息的左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別方法，包括足底壓力數(shù)據(jù)濾波、足底 壓力數(shù)據(jù)聚類(lèi)、單步腳印圖像處理以及左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別；其中足底壓力數(shù)據(jù)濾波采用一種 改進(jìn)型MF濾波算法；足底壓力數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析采用K-means聚類(lèi)算法；單步腳印圖像處理 包括腳印圖像雙線性插值放大、中值濾波以及形態(tài)學(xué)處理等；左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別依據(jù)擬合后 的腳印輪廓曲線和腳印寬度曲線的極值分布情況進(jìn)行判別。本發(fā)明的左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別方法 能夠?qū)崟r(shí)處理分析足底壓力數(shù)據(jù)，并根據(jù)腳印序列每一步的起止時(shí)間計(jì)算行走過(guò)程中的步 態(tài)特征參數(shù)。
[0036] 所述一種基于足底壓力分布信息的左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別方法，其特征在于：足底壓力 信息由采集時(shí)間節(jié)點(diǎn)、腳印壓力值、腳印壓力值坐標(biāo)組成；
[0037] 如圖1所示，為本發(fā)明方法的具體流程圖。一種基于足底壓力分布信息的左右腳 動(dòng)態(tài)識(shí)別方法，特征在于具體實(shí)現(xiàn)為：
[0038] 步驟101 :在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試之前，測(cè)試者需要熟悉實(shí)驗(yàn)環(huán)境和實(shí)驗(yàn)流程。待測(cè)試者 了解并熟悉測(cè)試流程后，測(cè)試者裸腳在數(shù)字化場(chǎng)地上正常行走，柔性陣列壓力傳感器實(shí)時(shí) 采集整個(gè)行走過(guò)程中的足底壓力數(shù)據(jù)：；
[0039] 步驟102 :利用一種改進(jìn)型的IMF濾波算法對(duì)步驟101中采集的足底壓力數(shù)據(jù)進(jìn) 行濾波處理；
[0040] 步驟103 :對(duì)濾波處理后數(shù)據(jù)進(jìn)行K-means聚類(lèi)分析，具體步驟為：(a)依次掃描 每一幀足底壓力數(shù)據(jù)，并將足底壓力數(shù)據(jù)映射到圖像矩陣中，并對(duì)圖像矩陣進(jìn)行二值化處 理；(b)基于8-鄰域連通區(qū)域標(biāo)記算法對(duì)二值矩陣進(jìn)行標(biāo)記分類(lèi)，將每一幀的足底壓力數(shù) 據(jù)分為不同的類(lèi)別，并計(jì)算各個(gè)類(lèi)別的幾何中心，記錄每一個(gè)類(lèi)別的腳印開(kāi)始時(shí)間；(c)根 據(jù)各個(gè)類(lèi)別的幾何中心和設(shè)定的相關(guān)閾值參數(shù)，對(duì)所有的類(lèi)別進(jìn)行聚類(lèi)和迭代，最終分離 出每一腳印的特征。其中相關(guān)閾值參數(shù)包括腳長(zhǎng)、腳寬以及（b)中得到的類(lèi)別時(shí)間間隔；每 一腳印的特征包括每一步的起止時(shí)間，即開(kāi)始幀和結(jié)束幀，以及腳印在數(shù)字化場(chǎng)地系統(tǒng)中 的坐標(biāo)范圍。
[0041] 步驟104 :利用所述的每一步起止時(shí)間范圍和腳印在數(shù)字化場(chǎng)地系統(tǒng)中的坐標(biāo)范 圍對(duì)足底壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，并將提取的足底壓力數(shù)據(jù)映射到腳印圖像矩陣，然后對(duì)腳印 圖像進(jìn)行二值化處理，得到二值化腳印圖像；
[0042] 步驟105 :利用雙線性插值對(duì)二值化腳印圖像進(jìn)行近鄰插值放大，利用凸包算法 計(jì)算放大后腳印圖像的最小外接矩形，并以最小外接矩形兩軸夾角進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后，腳印 長(zhǎng)軸方向應(yīng)為水平方向，短軸方向應(yīng)為縱軸方向，并對(duì)旋轉(zhuǎn)后圖像進(jìn)行平滑濾波處理；
[0043] 步驟106 :對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，主要包括腐蝕和膨脹操作，利用腐蝕操作對(duì)腳 印凸出區(qū)域進(jìn)行去除，利用膨脹操作對(duì)腳印缺省區(qū)域進(jìn)行填充，得到處理后的完整腳?。?br> [0044] 步驟107 :利用Canny算子邊界提取算法提取腳印外輪廓，并利用平行線掃描方 式計(jì)算腳印寬度以及上下輪廓點(diǎn)坐標(biāo)，利用最小二乘法對(duì)腳印寬度、腳印輪廓進(jìn)行曲線擬 合；
[0045] 步驟108 :計(jì)算腳印寬度、腳印輪廓曲線的極值分布，利用腳印寬度曲線模型和輪 廓曲線模型的極值分布情況，判斷左右腳。以圖3、圖4、圖5為例，圖3為腳印寬度曲線， 圖中黑色實(shí)線為源數(shù)據(jù)曲線，灰點(diǎn)線為擬合后數(shù)據(jù)曲線，由圖可知，曲線較大的極大值位于 較小極大值右側(cè)，表明當(dāng)前腳印方向?yàn)橄蛴?；圖4為上輪廓曲線，圖中黑色實(shí)線為源數(shù)據(jù)曲 線，灰點(diǎn)線為擬合后數(shù)據(jù)曲線，由圖可知，曲線只有一個(gè)極值，表明它對(duì)應(yīng)腳印的足外弓一 偵牝?yàn)橥廨喞粓D5為下輪廓曲線，圖中黑色實(shí)線為源數(shù)據(jù)曲線，灰點(diǎn)線為擬合后數(shù)據(jù)曲線， 由圖可知，曲線有3個(gè)極值，表明下輪廓曲線對(duì)應(yīng)足內(nèi)弓一側(cè)，為內(nèi)輪廓。綜上所述，腳印向 右，且上輪廓對(duì)應(yīng)腳印外輪廓，下輪廓對(duì)應(yīng)腳印內(nèi)輪廓，由左右腳判定準(zhǔn)則可知：此腳印為 左腳，單次腳印識(shí)別結(jié)束；
[0046] 重復(fù)過(guò)程步驟101到步驟108,完成腳印序列中所有腳印的左右腳識(shí)別；
[0047] 所有腳印左右腳識(shí)別結(jié)束后，解算腳印序列中的步態(tài)特征參數(shù)，包括單步著地時(shí) 間、單步騰空時(shí)間、雙腳同時(shí)著地時(shí)間等；以第N步為例解算，解算單步著地時(shí)間（記為 Tsingl^J、單步騰空時(shí)間（記為T(mén)sin咖swing)、雙腳同時(shí)著地時(shí)間（記為 ^double on^ 如下：
[0048] TN-single-on - (TN-End_TN-start) X 1/FS
[0049] TN-single-swing - (TN+2-start_TN-End) X 1/FS
[0050] TN-double-on - (TN-End_TN+1-start) X 1/FS
[0051] 上式中Tn start為第N步的開(kāi)始時(shí)間，Tn start為結(jié)束時(shí)間，TN+1 start為第N+l步的的 開(kāi)始時(shí)間，TN+1 End為結(jié)束時(shí)間；TN+2 start為第N+2步的開(kāi)始時(shí)間，TN+2 End為結(jié)束時(shí)間，F(xiàn)s為采 集頻率；
[0052] 經(jīng)過(guò)上述過(guò)程，完成所有腳印識(shí)別，同時(shí)計(jì)算出腳印序列中每一步的步態(tài)特征參 數(shù)，識(shí)別結(jié)果和計(jì)算的步態(tài)特征參數(shù)如下表所示：
[0053]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于足底壓力分布信息的左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別方法，其特征在于具體實(shí)現(xiàn)為： (1) 利用柔性陣列壓力傳感器拼裝成的數(shù)字化場(chǎng)地系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集人在正常步態(tài)行走過(guò) 程中足底壓力數(shù)據(jù)； (2) 利用一種改進(jìn)型的IMF濾波算法對(duì)（1)中獲取的足底壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理； (3) 對(duì)濾波處理后的足底壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行K-means聚類(lèi)分析，聚類(lèi)分析完成后，得到單個(gè) 腳印的起止時(shí)間，即開(kāi)始幀和結(jié)束幀，以及單個(gè)腳印在數(shù)字化場(chǎng)地系統(tǒng)中的坐標(biāo)范圍； (4) 利用步驟（3)中得到的單個(gè)腳印的起止時(shí)間和單個(gè)腳印在數(shù)字化場(chǎng)地系統(tǒng)中的 坐標(biāo)范圍對(duì)單步足底壓力數(shù)據(jù)Pre[i，j]進(jìn)行提取，i、j分別表示行列坐標(biāo)；將提取的單腳 足底壓力數(shù)據(jù)映射到腳印圖像矩陣Mat(m，η)，并對(duì)腳印圖像進(jìn)行二值化處理，得到二值化 腳印圖像，映射按照下式進(jìn)行：m，η表示映射過(guò)后的行列坐標(biāo)，hoffset表示水平偏移量， voffset表示堅(jiān)直偏移量；
(5) 利用雙線性插值對(duì)二值化腳印圖像進(jìn)行近鄰插值放大，利用凸包算法計(jì)算放大后 腳印圖像的最小外接矩形，并以最小外接矩形兩軸夾角進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后，腳印長(zhǎng)軸方向應(yīng) 為水平方向，短軸方向應(yīng)為縱軸方向，并對(duì)旋轉(zhuǎn)后圖像進(jìn)行平滑濾波處理； (6) 對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，對(duì)腳印凸出區(qū)域進(jìn)行自適應(yīng)去除，對(duì)腳印缺省區(qū)域進(jìn)行自 適應(yīng)填充，腐蝕和膨脹操作分別利用下式進(jìn)行： 腐蝕操作：尤=E〇B=k: c 膨脹操作：Γ ?B=!.V: 5(.ν)Π丑笑Φ} 上式中，X、Y分別為經(jīng)過(guò)腐蝕操作和膨脹操作的結(jié)果；〇表示腐蝕操作運(yùn)算符、?表示 膨脹操作運(yùn)算符；B(X)和B(y)代表結(jié)構(gòu)元素，E為工作空間； (7) 利用Canny算子邊界提取算法提取腳印外輪廓，并利用平行線掃描方式計(jì)算腳印 寬度以及上下輪廓點(diǎn)坐標(biāo)，利用最小二乘法對(duì)腳印寬度、腳印輪廓進(jìn)行曲線擬合； (8) 分析擬合的腳印寬度曲線和腳印上輪廓、腳印下輪廓曲線的極值分布情況，與腳印 寬度曲線模型、腳印外輪廓曲線模型以及腳印內(nèi)輪廓曲線模型的極值分布情況做比較，利 用左右腳判定準(zhǔn)則動(dòng)態(tài)判斷腳印是左腳腳印還是右腳腳?。? 重復(fù)步驟⑴到步驟（8)，直到腳印序列中的所有腳印識(shí)別完成；所有腳印識(shí)別完成 后，解算行走過(guò)程中的步態(tài)特征參數(shù)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于足底壓力分布信息的左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別方法，其特征 在于：所述步驟（2)中的改進(jìn)型IMF算法為： 在MTM算法和MF算法的基礎(chǔ)上，引入時(shí)間域，把濾波窗口擴(kuò)展到三維時(shí)空，依據(jù)硬件 數(shù)據(jù)采集的頻率設(shè)定濾波時(shí)間窗的大小，在計(jì)算窗體中值時(shí)，采用中心加權(quán)算法，按權(quán)復(fù)制 窗體中心元素，增強(qiáng)窗體中心的影響，取一定閾值限制與窗體中值偏離過(guò)大的元素的權(quán)值 大小，并可自適應(yīng)得調(diào)節(jié)三維時(shí)空濾波窗體的大小，改進(jìn)型MF算法具體步驟如下： (a)以當(dāng)前待處理壓力點(diǎn)作為三維時(shí)空濾波窗體內(nèi)的中心點(diǎn)元素，若該元素為邊界元 素，則進(jìn)行邊界鏡像擴(kuò)展，若該元素為起始時(shí)間或截止時(shí)間戳元素，則進(jìn)行時(shí)間窗鏡像擴(kuò) 展； (b) 以柔性陣列壓力傳感器的采樣頻率確定濾波窗體的時(shí)間窗大??； (c) 計(jì)算當(dāng)前濾波窗體內(nèi)的壓力中值； (d) 統(tǒng)計(jì)并去除三維時(shí)空濾波窗體內(nèi)最大、最小以及負(fù)值壓力數(shù)據(jù)； (e) 計(jì)算三維時(shí)空濾波窗體的方差均值，并計(jì)算三維時(shí)空濾波窗體內(nèi)各點(diǎn)的權(quán)值，重復(fù) (a)到（e)過(guò)程，直至所有壓力數(shù)據(jù)處理完成。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于足底壓力分布信息的左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別方法，其特征 在于：所述步驟（3)中K-means聚類(lèi)分析包括以下幾個(gè)步驟： (a) 依次掃描每一幀數(shù)據(jù)，并將壓力數(shù)據(jù)映射到圖像矩陣中，并對(duì)圖像矩陣進(jìn)行二值化 處理； (b) 采用8-鄰域連通區(qū)域標(biāo)記算法對(duì)二值矩陣進(jìn)行標(biāo)記分類(lèi)，將每一幀的足底壓力數(shù) 據(jù)分為不同的類(lèi)別，計(jì)算各個(gè)類(lèi)別的幾何中心，并記錄每一個(gè)類(lèi)別的腳印開(kāi)始時(shí)間； (c) 根據(jù)各個(gè)類(lèi)別的幾何中心和設(shè)定的相關(guān)閾值參數(shù)，對(duì)所有的類(lèi)別進(jìn)行聚類(lèi)和迭代， 最終分離出每一腳印特征； 所述相關(guān)閾值參數(shù)包括腳長(zhǎng)，腳寬以及（b)中得到的類(lèi)別時(shí)間間隔； 所述每一腳印的特征包括每一步的起止時(shí)間，即開(kāi)始幀和結(jié)束幀，以及腳印在數(shù)字化 場(chǎng)地系統(tǒng)中的坐標(biāo)范圍。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于足底壓力分布信息的左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別方法，其特征 在于：所述步驟（8)中的腳印寬度曲線模型為馬鞍形曲線，馬鞍形曲線較大極大值的位置 對(duì)應(yīng)前腳掌位置，較小極大值的位置對(duì)應(yīng)腳印足跟位置，極小值位置對(duì)應(yīng)足弓位置。
5. 根據(jù)權(quán)利要求所述1的一種基于足底壓力分布信息的左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別方法，其特征 在于：所述步驟（8)中的腳印外輪廓和腳印內(nèi)輪廓分別對(duì)應(yīng)足外弓一側(cè)和足內(nèi)弓一側(cè)，所 述腳印外輪廓曲線模型和腳印內(nèi)輪廓曲線模型分別對(duì)應(yīng)類(lèi)凹形拋物線曲線和類(lèi)馬鞍形曲 線。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于足底壓力分布信息的左右腳動(dòng)態(tài)識(shí)別方法，其特征 在于：所述步驟（8)中的利用左右腳判定準(zhǔn)則判斷左右腳是指：首先利用腳印寬度曲線確 定腳印方向，然后分析腳印圖像上輪廓和下輪廓的極值個(gè)數(shù)，其中極值個(gè)數(shù)為1的曲線為 外輪廓曲線，極值個(gè)數(shù)為3的曲線為內(nèi)輪廓曲線。腳印判定共分為4種情況： (1) 若當(dāng)前腳印方向向右，如果上輪廓擬合曲線擁有3個(gè)極值點(diǎn)，下輪廓擬合曲線擁有 1個(gè)極值點(diǎn)，則腳印判定為右腳； (2) 若當(dāng)前腳印方向向右，如果下輪廓擬合曲線擁有3個(gè)極值點(diǎn)，上輪廓擬合曲線擁有 1個(gè)極值點(diǎn)，則腳印判定為左腳； (3) 若當(dāng)前腳印方向向左，如果上輪廓擬合曲線擁有3個(gè)極值點(diǎn)，下輪廓擬合曲線擁有 1個(gè)極值點(diǎn)，則腳印判定為左腳； (4) 若當(dāng)前腳印方向向左，如果上輪廓擬合曲線擁有1個(gè)極值點(diǎn)，下輪廓擬合曲線擁有 3個(gè)極值點(diǎn)，則腳印判定為右腳。
【文檔編號(hào)】A61B5/11GK104434128SQ201410833584
【公開(kāi)日】2015年3月25日 申請(qǐng)日期:2014年12月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月25日
【發(fā)明者】楊先軍, 溫俊麗, 姚志明, 許勝?gòu)?qiáng), 汪飛躍, 唐正, 周旭, 馬祖長(zhǎng), 高秀影, 孫怡寧 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院