基于智能鞋垫的步态分析及其应用研究

发布时间：2021-01-11 13:43

　　随着人口老龄化的不断加剧,一些疾病的发病率和发病人数在近几年有着显著的上升趋势,因此对于这些疾病的提前预知和辅助诊断尤为重要。许多疾病的症状都会在连续行走的步态中得到体现,它会影响行走的步速,步幅,步频以及足底压力等特性。随着可穿戴式健康监测系统（Wearable health-monitoring systems,WHMS）在近几年的蓬勃发展,通过可穿戴式健康监测系统可以对人体行走时的步态信息进行采集,以达到健康监护和辅助诊断的目的。本研究基于可穿戴智能鞋,采集了包含四种异常步态,一种正常步态的单步步态数据集。研究了两种基于深度学习的步态识别方法,使用长短期记忆神经网络算法（Long Short-Term Memory,LSTM）和一维卷积神经网络算法（1D-Convolutional Neural Network,1D-CNN）实现了不同种步态的识别。首先,我们研究了多种异常步态的病因及特征,根据疾病具有常见性,可预测性和异常步态具有规律性的原则选取了四种异常步态。介绍了对步态数据预处理所需的各种步骤。介绍了如何从连续行走过程中提取出单个步态片段,根据正常人的行走特征将一个单独步态... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
        1.2.3 研究现状综述
    1.3 论文主要研究内容及论文结构
第2章 步态数据选取与数据集预处理
    2.1 引言
    2.2 异常步态的选取
    2.3 步态数据集预处理
        2.3.1 数据平滑滤波
        2.3.2 空白数据段去除
        2.3.3 步态分割与步态分析
        2.3.4 单位四元数相对转换
        2.3.5 异常数据去除
        2.3.6 数据归一化
        2.3.7 数据随机输入
    2.4 本章小结
第3章 步态识别算法
    3.1 引言
    3.2 长短期记忆神经网络
    3.3 一维卷积神经网络
    3.4 网络的训练方法
        3.4.1 神经网络的优化算法
        3.4.2 训练方法优化
        3.4.3 损失函数
        3.4.4 过拟合现象
    3.5 本章小结
第4章 实验验证
    4.1 引言
    4.2 相关软硬件介绍
        4.2.1 数据采集电路
        4.2.2 上位机软件介绍
        4.2.3 足底压力传感器的布局选择
    4.3 数据采集方案及采集结果
    4.4 神经网络的训练及识别结果
        4.4.1 使用全部传感器数据的训练结果
        4.4.2 不使用足底压力数据的训练结果
    4.5 本章小结
结论
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]我国脑卒中防治仍面临巨大挑战——《中国脑卒中防治报告2018》概要[J]. 王陇德,刘建民,杨弋,彭斌,王伊龙.  中国循环杂志. 2019(02)
[2]基于多源生物信号的下肢步态相识别[J]. 张启忠,席旭刚,罗志增.  计量学报. 2018(06)
[3]老年2型糖尿病患者低血糖恐惧感的研究进展[J]. 王梦,蒋秋焕,刘芳丽.  护士进修杂志. 2018(21)
[4]一种使用自适应小波去噪和SIFT描述符的步态识别研究[J]. 涂斌斌,谷丽华,揣荣岩,许会.  小型微型计算机系统. 2018(06)
[5]惯性传感体系下步态特征的差异性检测方法[J]. 何利康,张金艺,韩国川,李鹏,苏全程.  工业控制计算机. 2018(03)
[6]脑卒中偏瘫患者足内翻的足底压力分布研究[J]. 曹娟娟,夏清,袁海,曹晓光.  中华脑科疾病与康复杂志(电子版). 2015(01)
[7]基于双层卷积神经网络的步态识别算法[J]. 王欣,唐俊,王年.  安徽大学学报(自然科学版). 2015(01)
[8]出血性脑卒中诊治进展[J]. 孙瑞兴,于秋晶.  黑龙江医药. 2010(02)
[9]新兵应力性骨折的发生与防治[J]. 陈翼,李春梅,马黎明,杨洪文,王光琳,赵晶,黄昊.  西南军医. 2007(02)
[10]帕金森氏病和帕金森综合征的护理[J]. 申文英.  内蒙古医学杂志. 2005(10)

硕士论文
[1]基于步态的目标识别技术的研究[D]. 陈峰.北京交通大学 2018
[2]膝关节半月板损伤术后患者的步态特征及功能锻炼对其影响[D]. 娄镇.广州体育学院 2017
[3]人体步态识别方法研究[D]. 马毅.长春工业大学 2015



本文编号：2970872