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用于步态分析的足底压力监测系统研究进展

科学通报 2024年第4期69卷 565-577页

作者：徐婷孙哲方剑苏州大学纺织与服装工程学院苏州215123

随着我国人口老龄化的加剧,人们对于健康监测的需求逐步提高,步态分析作为分析个体生理信号和提供人体物理信息的重要评估工具,在疾病诊断、预防跌倒、康复、人机交互等领域的应用日益广泛.本文首先介绍了步态分析的重要性和足底压力监... 详细信息

随着我国人口老龄化的加剧,人们对于健康监测的需求逐步提高,步态分析作为分析个体生理信号和提供人体物理信息的重要评估工具,在疾病诊断、预防跌倒、康复、人机交互等领域的应用日益广泛.本文首先介绍了步态分析的重要性和足底压力监测的研究现状,以及各种足底压力监测系统的特点.其次,总结了足部生理特征,即足底压力中心点和步态相位的常用划分方法;分析了用于足底压力监测的各种柔性压力传感器——其材料及特点、集成和连接方式,概述了常用的步法识别算法.最后,对足底压力监测系统的设计方向以及进一步研究提出了建议.

关键词：步态分析足底压力压力监测智能鞋垫柔性传感器

内置三轴加速度计的智能鞋垫运用于足球运动训练的可行性

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体育科研 2023年第3期44卷 71-78页

作者：王贝赵德峰赵海燕侯彬陈贞祥叶晶龙王晨任雪上海体育科学研究所(上海市反兴奋剂中心) 上海200030

目的:通过检测智能鞋垫感知身体运动多个指标变化的准确性和有效性来探索其在足球运动训练中进行监测应用的可能性。方法:室内运动测试中,20名女足运动员依次在椭圆机上运动(Climbing)或在跑步机上快走(Walking),或以4种不同速度跑步(Ru... 详细信息

目的:通过检测智能鞋垫感知身体运动多个指标变化的准确性和有效性来探索其在足球运动训练中进行监测应用的可能性。方法:室内运动测试中,20名女足运动员依次在椭圆机上运动(Climbing)或在跑步机上快走(Walking),或以4种不同速度跑步(Running1-4)10 min。受试者全程携带便携式心肺功能测试仪(IC),右髋处(GWaist)和左右脚踝处(GAnkleL,GAnkleR)佩戴GT3X+,左臂佩戴Sencewear Armband(SWA),左右鞋内放置智能鞋垫(PadL,PadR)分别测量热量消耗(CAL)、三维加速度(VA)、步数和速度。另有11名运动员参加室外球场训练测试,使用GT3X+(GWaist)、SWA、PadR和PadL分别测量VA、步数、距离和CAL。结果:室内测试结果显示所有受试者GT3X、PadR和PadL所测VA计算所得的向量的模(VM)间均显著高度相关(r=0.729~0.997)。Climbing和Running2-4阶段,PadR+L、GWaist和GAnkleR+L间步数高度相关并无显著差异性。Running1阶段,当GAnkleR+L所测步数≤30步/10秒时,三者间无显著性差异;当>30步/10秒时,PadR+L和GWaist均与GAnkleR+L差异>10%。当比较PadR+L与SWA时,除了在Walking阶段,步数差异>10%,其他阶段均无显著差异。PadR+L所测CAL与IC或SWA高度相关但显著高估了Walking阶段和低估了其他阶段(P智能鞋垫便于足球运动员穿戴并进行长时间监测,提供的多种运动指标数据在一些特定运动状态中比较有效,尤其适用于监测室外场地运动。

关键词：三轴加速度智能鞋垫热量消耗

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基于压阻传感器的智能鞋垫及运动采集分析

西部皮革 2022年第4期 26-28页

作者：李浩林王震陈树康陈文锐李政乐杨沛聪佛山科学技术学院

目前，人们对智能可穿戴设备需求日益增加，而智能鞋垫领域相关市场相对空白。因此，设计一款高效率、高灵活性、便捷、低成本的步态分析智能鞋垫，主要通过制作一种高灵敏度、宽检测范围及低响应时间的压阻式柔性传感器，以此作为鞋垫... 详细信息

目前，人们对智能可穿戴设备需求日益增加，而智能鞋垫领域相关市场相对空白。因此，设计一款高效率、高灵活性、便捷、低成本的步态分析智能鞋垫，主要通过制作一种高灵敏度、宽检测范围及低响应时间的压阻式柔性传感器，以此作为鞋垫上的传感器检测足底压力，通过基于STM32F4芯片的采集电路进行数据采集，选用Python语言基于PyQt5进行软件界面设计，实时显示压力数据从而进行步态分析。

关键词：智能鞋垫压阻式柔性传感器 Python 步态分析

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基于智能鞋垫的足底类型识别设计

基于智能鞋垫的足底类型识别设计

作者：朱正模成都理工大学

学位级别：硕士

基于智能鞋垫的足底类型识别设计,追踪国内外步态识别领域所涉及的前沿技术,研究了基于步态姿态的步态识别技术和基于足底压力的步态识别技术。针对基于步态姿态特征的步态识别技术在实际作用中存在易受干扰、人流量大的场景中图像拍摄... 详细信息

基于智能鞋垫的足底类型识别设计,追踪国内外步态识别领域所涉及的前沿技术,研究了基于步态姿态的步态识别技术和基于足底压力的步态识别技术。针对基于步态姿态特征的步态识别技术在实际作用中存在易受干扰、人流量大的场景中图像拍摄时易被遮挡、较远的图像获取时易受阴天和下雨及烟雾干扰、对健康和伤者或负重者识别会出现视频图像比对不一致等因素,从而造成识别准确度下降的情况,利用人走路时由于身体状况、心情、姿态、生活习惯、足底肌肉情况不同而导致足底压力不同,且具有唯一性、稳定性的特点,结合现代电子信息技术和传感器技术的发展,可获得较为准确的足底压力采集数据的实现,进行了基于足底压力的步态识别的智能鞋垫系统设计和对高足弓的识别试验与分析,研究了智能鞋垫的设计,使智能鞋垫设备小型化,用信道复用减少电子元器件数量,分析了模拟电路的细节部分,包含模拟到数字的转换、最佳采样率的选择,设计了带有压力和惯性传感器的仪器鞋垫。为此,在对现有步态识别技术进行研究的基础上,进行了足底压力特征分析、卷积神经网络分析和智能鞋垫的硬件电路设计,在进行实验数据收集和分类基础上,进行了利用智能鞋垫对高足弓的识别研究。结果表明,基于卷积神经网络的足底类型识别其准确度可达96%,取得了预期效果。论文的研究工作主要体现在如下方面:首先,分析了现在普遍的步态识别的种类和步态识别的作用。描述了人脸、指纹、虹膜等其它生物特征的识别技术以及它们具有的一些优势和劣势,然后分析了步态识别相比于人脸、指纹、虹膜等其它生物特征的识别技术,具有非接触性、非侵犯性、易于感知、难于隐藏、难伪装的优势,分析了步态识别的现在两种主要的识别方式即一个是基于步态姿态,另一个是通过足底压力的步态识别。分析了足底压力识别的主要特点和发展潜力巨大。第一种步态识别现在发展的较好并且已经在一些安全级别较高的地方应用,而基于足底压力的步态识别目前应用较少,但是它能够更多的反应人体生物特征,获得的信息更加准确且不易于隐藏。现在步态信息能够应用到体育训练中,帮助运动员更好的提高自己的成绩;帮助刑事案件侦查,通过步态识别犯罪嫌疑人;帮助做了足部手术或者腿脚不方便的人了解身体情况等等。其次,根据基于足底压力的智能鞋垫的设计要求,进行了足底压力分布,采集足底压力信息通过将足底区域划分,研究了将足底分成4个部分,6个部分,8个部分,然后再分别采集各个区域的足底信息。研究足底压力支撑,腿部足底的关节构造,足底压力的形成过程,为智能鞋垫中传感器选择、动作数据采集提供依据。第三,分析了各个模块的原理、构成、作用,设计制作了包括控制系统、数据传输系统、数据处理系统的智能鞋垫,完成硬件电路的设计后对硬件电路进行测试,惯性传感器和压力传感器校准,实现了利用智能鞋垫对足底压力进行数据采集的目的。最后是将设计的硬件设备用于在高足弓的识别中,设计用于足部偏差检测的便携型系统。应用一维卷积神经网络来提取特征并对数据进行分类,经过训练的模型来识别足部偏差,数据证明基于卷积神经网络的足底类型识别方法是可行的,对高足弓的识别率准确度可达96%。

关键词：步态识别智能鞋垫足底压力高足弓

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基于智能鞋垫的运动动作识别系统设计

基于智能鞋垫的运动动作识别系统设计

作者：师少东合肥工业大学

学位级别：硕士

到目前为止,在体育运动领域中主要依赖于教练员在现场观察运动员的表现来为运动员制定合适的训练计划,这对教练员的专业素养有着极高的要求。随着近年来人们对体育运动热情的持续攀升,专业教练员的数量变得难以满足广大体育运动爱好者... 详细信息

到目前为止,在体育运动领域中主要依赖于教练员在现场观察运动员的表现来为运动员制定合适的训练计划,这对教练员的专业素养有着极高的要求。随着近年来人们对体育运动热情的持续攀升,专业教练员的数量变得难以满足广大体育运动爱好者的需求量,而这一现象在我国的中小城市中表现得更为明显。基于上述需求,本文基于智能鞋垫设计了一个针对体育运动爱好者的运动动作识别系统,并且出于验证该系统对于不同体育运动领域的适用性的目的,针对篮球动作和竞走动作进行了实验。本文的研究内容和创新点包括:（1）提出了基于卷积神经网络的篮球动作识别方案。首先采用一维中值滤波、一维数字滤波和Z-score标准化对传感器数据进行预处理,之后通过调整网络结构以及卷积层和池化层中的卷积核大小和卷积步长等超参数来使得神经网络的性能表现达到最优值。实验结果显示,卷积神经网络可以在篮球动作识别中获得99.3%的总体识别准确率。（2）由于一个篮球动作在一整段实战篮球动作数据中随机地出现并且持续随机长度的时间,提出了一个基于滑动窗口切分和相邻多窗口联合判定的方法来识别实战篮球动作。实验表明,利用该方法来识别实战篮球动作可以获得92.2%的总体识别准确率。（3）利用卷积神经网络进行竞走犯规检测,实验结果显示,该方法相比其它动作识别方法更擅长捕获标准竞走动作和犯规动作之间的细微差异之处,从而在竞走犯规检测中获得了98.1%的识别准确率。上述研究内容的实验结果表明,利用该系统识别篮球动作和竞走动作时均可获得很好的识别效果,这验证了该系统是一个适用于不同体育运动领域的动作识别系统。

关键词：智能鞋垫动作识别惯性传感器深度学习模式识别

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基于智能鞋垫的运动功能评估方法研究

基于智能鞋垫的运动功能评估方法研究

作者：刘伟静福州大学

学位级别：硕士

在日常生活中,老年人的运动能力和身体状况会随着年龄的增加而逐渐减弱。在临床上,老年人患病概率较高,尤其是脑部神经系统损伤引起的肢体功能障碍,因此有效的肢体功能评价方法对客观地评估患者或者老年人的运动功能非常必要。但往往很... 详细信息

在日常生活中,老年人的运动能力和身体状况会随着年龄的增加而逐渐减弱。在临床上,老年人患病概率较高,尤其是脑部神经系统损伤引起的肢体功能障碍,因此有效的肢体功能评价方法对客观地评估患者或者老年人的运动功能非常必要。但往往很多患者或者老年人在肢体运动功能评估过程中易受到医疗康复资源分配不足的影响,导致不能长时间进行有效的评估,有可能错过最佳康复时机。现有的运动功能评估系统存在评估便利性不足、测量部位不统一以及评估内容不统一的问题。本课题针对上述存在的问题,研究开发一套基于智能鞋垫的运动功能评估系统,本文的主要内容如下:一、设计并搭建一套运动功能评估系统。整套系统由智能鞋垫以及个人电脑组成,实现“终端——客户端”一体化的运动功能评估系统数据采集平台。采集数据时将智能鞋垫置于鞋内,实时采集用户的相关运动信息,通过蓝牙将数据传至个人电脑进行数据处理分析。二、完成了运动功能量表数据集的采集。实验选取五种动作(站坐、慢跑、步行、上楼梯和下楼梯)进行研究,共采集8个无运动障碍的受试者,每人采集两次(一次健康人数据和一次负重采集数据),共采集到十万多个原始数据。此外,为验证结果的可行性,将采集到的两个数据集进行相应的预处理并进行结果对比。三、分析基于不同传感器的动作分类方法。先选取人工合成样本技术对数据集进行类别均衡化处理。再应用五种不同的传统算法对三轴加速度计和压力传感器的分类精度进行分析。最终综合不同的性能指标得出,在动作分类中三轴加速度计在随机森林算法上可以达到100%,压力传感器在SVM算法上总体可以达到96%以上。四、设计基于智能鞋垫的步态分析和评估系统。先对压力传感器数值量化编码后,使用峰值检测算法求出步频、步数。再根据压力传感器受力过程进行周期分割,获取周期、摆动相和支撑相时间。接着对压力数值进行动静态分区,分析健康人非负重和负重状态下的差异。最后根据适合智能鞋垫的量表评估获得评估结果,判断受试者是否运动功能受损,生成评估报告。实验结果表明:该系统采用随机森林算法在三轴加速度上的分类结果灵敏度与特异性优于压力传感器,在步态分析上,压力传感器相对于三轴加速度计分析得到的步频和实际步频更接近,比较两个数据集下步态特征参数和压力特征参数之间的差异性,验证智能鞋垫用于运动功能评估的可行性。

关键词：智能鞋垫动作分类运动功能步态分析评估系统

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基于薄膜传感器的智能鞋垫设计

电子测量技术 2018年第21期41卷 119-122页

作者：谢珩陈国壮郑镒丹曾杰曾渝津吴文鑫汪成龙惠州学院电子信息与电气工程学院

足部被称为“人的第二心脏”,从足部测量的压力可以推算出人体体重、步速、运动姿态等生理信息,因此基于薄膜传感器设计了一款智能鞋垫。该智能鞋垫利用嵌入于鞋垫内的3个压电薄膜传感器连续获取人体运动时的足底压力数据,并实时传送至... 详细信息

足部被称为“人的第二心脏”,从足部测量的压力可以推算出人体体重、步速、运动姿态等生理信息,因此基于薄膜传感器设计了一款智能鞋垫。该智能鞋垫利用嵌入于鞋垫内的3个压电薄膜传感器连续获取人体运动时的足底压力数据,并实时传送至手机,可计算体重和步速,并分析出使用者足底扁平状况,同时根据压力变化进行步态分析(即跑、跳、走等运动姿态),提醒个人调整不良运动姿态,以免长期运动损伤骨骼,达到健康运动的目的。

关键词：薄膜传感器智能鞋垫步态分析足底压力

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监测人体健康的智能鞋垫设计

信息与电脑 2019年第12期31卷 59-60页

作者：于腾飞宋惠惠于兴平山东科技职业学院山东潍坊261000 潍坊市人民医院信息工程系山东潍坊261000

笔者设计了一款可以监测人体足部步态信息的鞋垫。此鞋垫通过合理布设传感器,检测人体足部的压力信号,通过各个部位压力值的不同,结合GPS定位,分析人体静止或移动状态下的步态信息,从而预测人体健康情况,并提出有益建议。通过针对不同... 详细信息

笔者设计了一款可以监测人体足部步态信息的鞋垫。此鞋垫通过合理布设传感器,检测人体足部的压力信号,通过各个部位压力值的不同,结合GPS定位,分析人体静止或移动状态下的步态信息,从而预测人体健康情况,并提出有益建议。通过针对不同人群构建不同的信号库,长期记录足部各个方向的信号,与标准库中的最优信号方案比较,使用大数据与人工智能技术,提出最优信号方案,从而对用户步行姿态及足部潜在疾病提出科学建议和有用信息。

关键词：智能鞋垫步态监测信号分析

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新技术对足底压力监测的应用研究

新技术对足底压力监测的应用研究

作者： Rafique Ahmed（乐思）东华大学

学位级别：硕士

探索足底压力分布和不同身体姿势在生物医学和运动学领域中是非常重要的。利用传感技术制造智能传感鞋垫或平台测量系统对足底压力分布和人体姿势进行研究。本文进行了两个方向的研究:第一种使用布拉格光纤光栅(FBG)传感技术设计了一种... 详细信息

探索足底压力分布和不同身体姿势在生物医学和运动学领域中是非常重要的。利用传感技术制造智能传感鞋垫或平台测量系统对足底压力分布和人体姿势进行研究。本文进行了两个方向的研究:第一种使用布拉格光纤光栅(FBG)传感技术设计了一种智能鞋垫,用于测量足底压力分布。将四个不同波长的FBG传感器封装在硅胶鞋垫中对足底压力进行测量压力测量的。根据人体解刨学将FBG传感器放置在硅胶鞋垫上与足底对应的第一跖骨,第三跖骨,第五跖骨和足跟位置。将四个FBG传感器用一根光纤电缆结合在一起在一起,对FBG的压力传感器的压力属性和功能特性进行标定,来评价足底压力分布。本文选择一名成年男性进行测试,测试内容包括包括静止站立和站在鞋垫上改变身体姿势。静止站立测试时,足跟位置的足底压力比第一和第三跖骨高出50%,而第五跖骨处的压力仅为足跟压力的20%。在不同的身体姿势测试中,当身体姿势从直立状态向前倾时,足跟处足底压力降低,同时第一,第三和第五跖骨处的压力逐渐增加。本课题设计的,智能鞋垫通过FBG传感器采集的波长值变化反映的足底压力变化和身体姿势的变化。智能鞋是利用Flexi力量和柔性弯曲传感器测量不同姿势状态下的足底压力分布。本文将四个Flexi Force压力传感器传感器和一个Flex弯曲传感器固定在在PVC基层上。FlexiForce压力传感器位于足底第一跖骨,第三跖骨,第五跖骨,和足跟位置,而Flex弯曲传感器位于第一和第三跖骨的中心。完整的智能鞋垫由三层组成,1.普通鞋垫,2.PVC基层,3覆盖层。。本文中对成年男性四种不同的姿势的足底压力进行测量。在身体姿势发生变化时,每个传感器的压力的压力值都在发生变化,并且第二次和第三次测试获得的结果几乎相同。当人体从直立状态向前缓慢运动时,第一跖骨处的压力增加,第三和第五跖骨压力减小,身体恢复直立状态时,传感器恢复初始状态。人体前倾时弯曲传感器的弯曲角度也增加。对于坐姿,第1,第3跖骨的传感器在每一步都显示增加的力量,而第5跖骨和脚跟位置传感器与前一步相比显示出减小的效果。随着受试者做椅子和坐姿,脚的弯曲也增加。受试者的前屈姿势在第一跖骨的力量上增加,对于第五和第三跖骨的传感器,在脚跟位置传感器连续下降的同时,力在第一步之后变得稳定。

关键词：智能鞋垫智能鞋 FBG 自由力柔性监测足底压力身体姿势跖骨