异常步态分析方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种异常步态分析方法及系统，所述方法包括：S1.跟踪运动人体目标，并判断连续三步是否在一条直线上；若连续三步在一条直线上，则跳入步骤S2；否则，重复本步骤，直至行进的连续三步在一条直线上；S2.记录一条直线上的连续三步在图像中的观测距离，并计算相邻两步的观测步长之比；S3.假设行进中单侧腿的步长基本保持一致，计算第二步的实际步长与第一步的实际步长之比；S4.对被监护对象的相邻步长比做聚类统计，并将被监护对象的实时相邻步长比与聚类中心进行对比。本发明中只需被监护人员连续三步在一条直线上即可适用，对摄像机的拍摄方向无任何要求和限制，可以很好的满足日常居家生活监护的需求。
【专利说明】异常步态分析方法及系统
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种异常步态分析方法及系统，属于视频处理【技术领域】。
【背景技术】
[0002] 近年来，随着人口老龄化不断加剧、亚健康人群日趋增多以及人们医疗保健意识 逐步提高，人们对养老监护、慢性病监护、亚健康监护和意外急救等需求越来越迫切，利用 先进技术对人体的健康状况进行智能地监护分析开始成为世界范围的关注热点。步态作 为反映人体健康状况和行为能力的重要特征，在医疗诊断、疾病预防等临床研究中备受关 注。目前，步态的分析检查大多依赖于专业的医护人员，主要通过观察在指定路线上完成指 定行走动作的情况对行走能力进行评估。这种分析评估方式具有主观性，并由于仅对短时 行为进行观察易导致分析结果不准确，同时，这种步态分析方法不能满足养老监护、慢性病 监护中对实时监护分析的需求。为了能在日常居家活动中实时捕捉自然、真实的行走步态 特征，人们开始研究适用于日常居家生活的步态监测方法。目前，已有通过携带三轴加速度 计、惯性陀螺仪等传感器来监测步态、感知步态平稳性的异常步态监护方式，但携带传感器 不仅会影响对象的正常生活，同时还会影响对象的正常步行状态，因此并不适用于在养老 监护、慢性病监护中广泛推广。
[0003] 计算机视觉等相关技术的飞速发展和视频采集设备的日渐普及都使得借助视频 对行走步态进行非接触式智能监护具备广泛的普适性、可行性。美国密苏里大学研究人员 研究了联合使用标定后的多摄像机进行步态监测的方案，但是基于多摄像机的监护方式不 仅导致摄像机利用率低，同时由于布局布线复杂、设备价格昂贵，因而并不容易在家庭监护 中得到广泛推广。因此，考虑到系统部署的复杂性和经济性，基于单摄像机的步态监测更适 用于居家监护环境。基于单摄像机的步态分析方法中大多采用步速、步长等绝对步态参数 来进行分析，然而这些绝对步态参数在日常居家活动中常会由于行走目的的不同而在同一 个体身上产生差异，比如一个人急着取东西时步速较快、步长较大，而悠闲踱步时步速将变 慢、步长也会相应缩小，因而在活动非常随意的日常居家监护中根据步速、步长等绝对步态 参数判断行走步态异常极易产生误判。
[0004] 文献 K. K. Patterson, W. H. Gage, D. Brooks, et. al. "Evaluation of gait symmetry after stroke:A comparison of current methods and reconmmendations for standardization, " Gait &Postrue, 31，（2010)，241-246 及 E.Auvinet, F. Multon，J. Meunier, "Lower limb movement asymmetry measurement with a depth camera,，'34th Annual International Conference of the IEEE EMBS, 2012, 6793-6796 表明-相邻 步长比这一相对步态参数在应对日常居家随意行走时具有一定的稳定性，不会像行走的步 速、步长等绝对步态参数那样多变，同时，相邻步长比的变化能够反映步伐的稳定性、对称 性以及下肢肌力或支撑足承重能力的变化等，因而更有利于对监护对象行为能力的客观表 征和异常判断。但是以上现有的相邻步长技术（先提取绝对步态参数，再做比值或差值） 仅仅适用于摄像机拍摄方向与行走方向垂直的情况，对行走的方向或路径要求严格，人必 须按照指定的路径行走，而且摄像机的工作状态也较混乱，无法准确的判断什么时候开始 工作，什么时候结束工作，什么时候测得的数据属于与行走方向垂直情况下的数据，什么时 候测得的是无效数据，因而上述方法并不能很好的适应日常居家生活中对任意行走步态的 监护需求，获得准确的监测结果，也不能实现实时的异常步态监测分析。因此当前急需一种 更具普适性的满足日常居家生活监护的异常步态分析技术。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于，提供一种异常步态分析方法及系统，它可以有效解决现有技 术中存在的问题，尤其是现有的异常步态分析方法仅仅适用于摄像机拍摄方向与行走方向 垂直的情况，对行走的方向或路径要求严格，导致摄像机的工作状态较混乱，无法实现实时 的异常步态监测分析，也无法满足日常居家生活监护需求的问题。
[0006] 为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：一种异常步态分析方法，包括 以下步骤：
[0007] S1.跟踪运动人体目标，并判断连续三步是否在一条直线上；若连续三步在一条 直线上，则跳入步骤S2 ;否则，重复本步骤，直至行进的连续三步在一条直线上；
[0008]S2.记录一条直线上的连续三步在图像中的观测距离（即连续三步的观测步长）， 分别记为
【权利要求】
1. 一种异常步态分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
51. 跟踪运动人体目标，并判断连续三步是否在一条直线上；若连续三步在一条直线 上，则跳入步骤S2 ;否则，重复本步骤，直至行进的连续三步在一条直线上；
52. 记录一条直线上的连续三步在图像中的观测距离，分别记为 <bs_d、，并计算相邻两步的观测步长之比，即第一步观测步长与第二步 观测步长之比A、第二步观测步长与第三步观测步长之比B分别为：
53. 假设行进中单侧腿的步长基本保持一致，即if31 ，计算第二步的实际步长 i^al与第一步的实际步长If31之比为：
54. 对被监护对象的相邻步长比做聚类统计，并将被监护对象的实时相邻步长比与该 聚类结果的聚类中心进行对比。
2. 根据权利要求1所述的异常步态分析方法，其特征在于，步骤S1中所述的跟踪运动 人体目标，并判断连续三步是否在一条直线上包括以下步骤：
511. 跟踪人体运动目标，并获取人体剪影；
512. 获取人体剪影的骨架，并在图像中对人体双脚进行定位；
513. 计算双脚在图像中的距离，当双脚距离随时间的曲线出现三次极大值时，则记为 行走三步；
514. 判断人体在行走三步的时间范围里运动轨迹是否为直线。
3. 根据权利要求2所述的异常步态分析方法，其特征在于，步骤S11中，采用 Meanshift算法跟踪人体运动目标。
4. 根据权利要求3所述的异常步态分析方法，其特征在于，步骤SI 1中，采用ViBe目标 检测方法获取人体剪影。
5. 根据权利要求2所述的异常步态分析方法，其特征在于，步骤S12中，利用Zhang并 行细化算法获取人体剪影的骨架。
6. 根据权利要求5所述的异常步态分析方法，其特征在于，步骤S12中，采用凸点检测 方法对人体双脚进行定位。
7. 根据权利要求6所述的异常步态分析方法，其特征在于，所述的采用凸点检测方法 对人体双脚进行定位包括以下步骤： 对人体剪影由下至上的25%的区域进行凸点检测； 将每一类的聚类中心看作一只脚，对检测到的凸点进行二类聚类分析。
8. 根据权利要求7所述的异常步态分析方法，其特征在于，采用非监督学习的聚类分 析方法对检测到的位于脚部的凸点进行二类聚类分析。
9. 根据权利要求1所述的异常步态分析方法，其特征在于，步骤S4中，对被监护对象的 相邻步长比做聚类统计包括：经过多次对直线上连续行走进行观察，利用K-mean聚类分析 方法对被监护对象的相邻步长比做聚类统计。
10.实现权利要求1?9所述方法的异常步态分析系统，其特征在于，包括： 检测跟踪模块：用于跟踪运动人体目标，并判断连续三步是否在一条直线上；若连续 三步在一条直线上，则进行下个步骤；否则，重复本步骤，直至行进的连续三步在一条直线 上； 步态参数提取模块：用于记录一条直线上的连续三步在图像中的观测距离，分别记为 gbs_d、gww、攻bs_d，并计算相邻两步的观测步长之比，即第一步观测步长与第二步 观测步长之比A、第二步观测步长与第三步观测步长之比B分别为： a _ 厂 Observed / 尸 Observed /J - L>| I 匕、 t ^ _ 上Observed,上Observed . 步长比计算模块：用于假设行进中单侧腿的步长基本保持一致，即Zfal aZf1，计算第 二步的实际步长与第一步的实际步长之比为：
异常步态分析模块：用于对被监护对象的相邻步长比做聚类统计，并将被监护对象的 实时相邻步长比与该聚类结果的聚类中心进行对比。
【文档编号】G06T7/20GK104346606SQ201410598320
【公开日】2015年2月11日 申请日期:2014年10月30日 优先权日:2014年10月30日
【发明者】才溪, 韩光, 汪晋宽 申请人:东北大学