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申请/专利权人：珠海市芯未科技有限公司
摘要：本申请涉及一种智能匹配步态评估方法、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取与评估区域对应的步态数据子集；识别步态数据子集中的步态周期的边界点，并根据步态周期的边界点获取虚拟采样点；基于修正量对步态数据子集进行优化，获取步态数据优化子集；从步态数据优化子集提取与评估区域对应的关键步态指标；对关键步态指标进行时间序列分析获取时间序列数据；提取学生步态的动态特征谱；根据关键频率成分、时变模式和评估区域对应的步态评估标准，进行匹配分析，生成步态评估反馈。本申请利用先进的计算机视觉技术，对学生的跑步过程进行精细化分析；自动捕捉学生跑步时的连续动作数据，提取关键的步态指标并进行数据处理和分析。
主权项：1.一种基于计算机视觉的智能匹配步态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：基于评估区域，将离散化的步态数据序列进行匹配分类，获取与所述评估区域对应的步态数据子集；所述评估区域为基于学生的身体特征信息对跑步过程进行区域划分的结果；所述步态数据序列为对利用高速摄像机记录的学生跑步过程的连续动作数据进行数字化转换获取的；对所述步态数据子集进行动态调整，识别所述步态数据子集中的步态周期的边界点，并根据所述步态周期的边界点获取虚拟采样点；所述边界点包括实际结束位置采样点；比较所述实际结束位置采样点和所述虚拟采样点获取修正量，并基于所述修正量对所述步态数据子集进行优化，获取步态数据优化子集；从所述步态数据优化子集提取与所述评估区域对应的关键步态指标，所述关键步态指标包括步长、步频、支撑时间比、垂直位移和关节运动角度；对所述关键步态指标进行时间序列分析，获取时间序列数据；所述时间序列数据包括所述关键步态指标以及与所述评估区域对应的学生步态的变化率、波动范围以及长期趋势特征；对所述时间序列数据进行时频域联合分析，提取学生步态的动态特征谱；所述动态特征谱包括关键频率成分和时变模式；根据所述关键频率成分、时变模式和所述评估区域对应的步态评估标准，进行匹配分析，生成步态评估反馈。
全文数据：
权利要求：
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