技術成熟度:原型驗證
成果原理:本成果利用智能手機慣性傳感器,將步態轉化為數據信號,通過預處理、特征提取及時頻域分析等實現便捷且客觀的步態分析與評估。
創新點:通過對不同工況下肢步態數據進行處理得到步態特征信號,將特征信號與視頻對照標定,實現對下肢運動信號的協同監測及特征辨識,融合時域、頻域和生物力學特征實現多模態式機器學習,最終構建智能步態分析評估模型。
應用場景:該系統操作簡便、性價比高。適用于個人步態檢測、老年人跌倒預警等場景。也有望作為骨科術后康復、運動損傷評估等醫療領域的經濟高效步態分析工具
應用案例:與哈醫大一院、二院及哈爾濱市第五醫院合作。
成果獲獎:黑龍江省最具轉化潛力科技成果遴選入圍前300。
1.采集到的信號和真實步態的對應情況
2.對步態信號進行特征提取
3.對步態信號進行評估
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