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基于隐马尔可夫模型的助行器依赖人群步态相位识别

GAIT PHASE RECOGNITION FOR PEOPLE RELYING ON MOBILITY AIDS BASED ON HIDDEN MARKOV MODEL

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步态相位识别为老年人步态异常变化监测、跌倒风险预测和康复训练评估等提供了一种方便有效的方法.将激光测距仪安装在助行器上来获取双腿的运动信息,以无须穿戴、活动范围自由的方式对助行器依赖人群进行步态相位识别.针对使用激光传感器识别腿部时衣物因素对腿部数据段分割的影响,提出基于IEPF的数据段再分割方法.为了去除身高、步速等个体差异性对激光传感器测得腿部数据的影响,对测量值序列进行识别周期划分,在每个识别周期内对测量数据进行归一化,再进行特征提取,并基于隐马尔可夫模型建立步态相位识别模型.实验结果表明,该方法可以有效且稳定地进行步态相位识别.

姜涛、葛艳红

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武汉理工大学物流工程学院 湖北 武汉 430063

助行器 激光测距仪 步态相位识别 分割 隐马尔可夫模型

中国残联研究课题残疾人辅助器具专项

CJFJRRB01-2019

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.01.010

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(1)
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