基于Python的步态周期及三维肢体活动角度算法
专利汇可以提供基于Python的步态周期及三维肢体活动角度算法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种基于Python的步态周期及肢体活动 角 度 算法 ，步骤为：对接三维 动作捕捉 系统，根据人体重要关节所在的身体部位及关节名称，对原数据进行格式化处理；根据步态周期特征设定跃升 阈值 ，基于髋关节矢状面的角度变化规律确定 数据库 中所有步态周期；基于数据记录 频率 及步态周期的起始和结束 帧 确定步长时间，利用Python在每个步态周期内查找三维关节角的最大、最小值，并计算三维肢体活动角度；根据关节 位置 生成两个数据矩阵，分别写入每个步态周期的步态和肢体活动指标。本发明可实现大量实时 关节角度 数据的快速有效处理，适用于各种三维动作捕捉系统，以及人体本身不同负重及服装装备条件，通用性强，灵活性高，扩展性好。，下面是基于Python的步态周期及三维肢体活动角度算法专利的具体信息内容。
1.一种基于Python的步态周期及肢体活动角度算法，其特征在于，步骤为：
步骤1：对接三维动作捕捉系统，根据人体重要关节所在的身体部位及关节名称，对原数据进行格式化处理；
步骤2：根据步态周期特征设定跃升阈值，基于髋关节矢状面的角度变化规律确定数据库中所有步态周期；
步骤3：基于数据记录频率及步态周期的起始和结束帧确定步长时间，利用Python在每个步态周期内查找三维关节角的最大、最小值，并计算三维肢体活动角度；
步骤4：根据关节位置生成两个数据矩阵，分别写入每个步态周期的步态和肢体活动指标。
2.如权利要求1所述的一种基于Python的步态周期及肢体活动角度算法，其特征在于：
所述步骤1包括以下子步骤：
步骤1.1：提取三维动作捕捉仪获取的三维关节角度数据；
步骤1.2：根据关节所处位置，将其划分为左侧、右侧区域；
步骤1.3：纵向以时间顺序、横向以关节名称顺序，形成不同时刻人体重要关节的三维关节角度数据库。
3.如权利要求1或2所述的一种基于Python的步态周期及肢体活动角度算法，其特征在于：所述步骤1中，人体重要关节包括肩关节、肘关节、腕关节、髋关节、膝关节、踝关节。
4.如权利要求1所述的一种基于Python的步态周期及肢体活动角度算法，其特征在于：
所述步骤1.3中，关节名称依次排列冠状面、矢状面和水平面角度。
5.如权利要求1所述的一种基于Python的步态周期及肢体活动角度算法，其特征在于：
所述步骤2包括以下子步骤：
步骤2.1：对数据进行步态周期的过滤，删除无效数据；
步骤2.2：以右侧髋关节矢状面的角度变化规律提取所有步态周期。
6.如权利要求5所述的一种基于Python的步态周期及肢体活动角度算法，其特征在于：
所述步骤2.1中，设定右侧髋关节矢状面角度跃升阈值，当在一个时间区间内角度跃升大于阈值时，说明人体开始行走，删除之前的无效数据。
7.如权利要求5所述的一种基于Python的步态周期及肢体活动角度算法，其特征在于：
所述步骤2.2中，判断1个步态周期的方法是：当右脚后跟着地，髋关节达到最大屈曲时，作为1个步态周期的起始时刻；当髋关节角度达到最大伸展时，右脚脚尖即将离地；当髋关节角度第二次达到最大屈曲时，右脚脚跟再次着地，第1个步态周期结束，同时第2个周期开始。
8.如权利要求1所述的一种基于Python的步态周期及肢体活动角度算法，其特征在于：
所述步骤3包括以下子步骤：
步骤3.1：根据步态周期的初始帧和结束帧，以及三维动作捕捉仪的数据记录频率，计算每个步长时间；
步骤3.2：在各步态周期内，利用Python查找各个关节在三个维度方向的最大值和最小值，并计算差值；由此，获得所需的步态和肢体活动角度数据。
9.如权利要求1所述的一种基于Python的步态周期及肢体活动角度算法，其特征在于：
所述步骤4具体为：
根据步骤3计算的指标生成步态报告，步态报告写入左、右两个矩阵；输出步态报告中包括各周期的初始帧、结束帧、步长时间在内的步态数据，以及三维关节角度的包括最大值、最小值和差值在内的肢体活动角度数据。
10.如权利要求9所述的一种基于Python的步态周期及肢体活动角度算法，其特征在于：所述左、右两个矩阵分别表示身体左侧关节和身体右侧关节。
基于Python的步态周期及三维肢体活动角度算法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
阶段C和阶段D属于完整的步态周期。在具体操作时，根据步态周期的划分原则，利用Python删除无效数据，并确定所有步态周期。同时，在该步态周期内对所有相关关节的角度数据进行分析。
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