基于智能鞋墊的步態(tài)分析及其應(yīng)用研究
發(fā)布時間:2021-01-11 13:43
隨著人口老齡化的不斷加劇,一些疾病的發(fā)病率和發(fā)病人數(shù)在近幾年有著顯著的上升趨勢,因此對于這些疾病的提前預(yù)知和輔助診斷尤為重要。許多疾病的癥狀都會在連續(xù)行走的步態(tài)中得到體現(xiàn),它會影響行走的步速,步幅,步頻以及足底壓力等特性。隨著可穿戴式健康監(jiān)測系統(tǒng)(Wearable health-monitoring systems,WHMS)在近幾年的蓬勃發(fā)展,通過可穿戴式健康監(jiān)測系統(tǒng)可以對人體行走時的步態(tài)信息進行采集,以達到健康監(jiān)護和輔助診斷的目的。本研究基于可穿戴智能鞋,采集了包含四種異常步態(tài),一種正常步態(tài)的單步步態(tài)數(shù)據(jù)集。研究了兩種基于深度學(xué)習(xí)的步態(tài)識別方法,使用長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(Long Short-Term Memory,LSTM)和一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(1D-Convolutional Neural Network,1D-CNN)實現(xiàn)了不同種步態(tài)的識別。首先,我們研究了多種異常步態(tài)的病因及特征,根據(jù)疾病具有常見性,可預(yù)測性和異常步態(tài)具有規(guī)律性的原則選取了四種異常步態(tài)。介紹了對步態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理所需的各種步驟。介紹了如何從連續(xù)行走過程中提取出單個步態(tài)片段,根據(jù)正常人的行走特征將一個單獨步態(tài)...
【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】:68 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.2.3 研究現(xiàn)狀綜述
1.3 論文主要研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)
第2章 步態(tài)數(shù)據(jù)選取與數(shù)據(jù)集預(yù)處理
2.1 引言
2.2 異常步態(tài)的選取
2.3 步態(tài)數(shù)據(jù)集預(yù)處理
2.3.1 數(shù)據(jù)平滑濾波
2.3.2 空白數(shù)據(jù)段去除
2.3.3 步態(tài)分割與步態(tài)分析
2.3.4 單位四元數(shù)相對轉(zhuǎn)換
2.3.5 異常數(shù)據(jù)去除
2.3.6 數(shù)據(jù)歸一化
2.3.7 數(shù)據(jù)隨機輸入
2.4 本章小結(jié)
第3章 步態(tài)識別算法
3.1 引言
3.2 長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.3 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.4 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法
3.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化算法
3.4.2 訓(xùn)練方法優(yōu)化
3.4.3 損失函數(shù)
3.4.4 過擬合現(xiàn)象
3.5 本章小結(jié)
第4章 實驗驗證
4.1 引言
4.2 相關(guān)軟硬件介紹
4.2.1 數(shù)據(jù)采集電路
4.2.2 上位機軟件介紹
4.2.3 足底壓力傳感器的布局選擇
4.3 數(shù)據(jù)采集方案及采集結(jié)果
4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練及識別結(jié)果
4.4.1 使用全部傳感器數(shù)據(jù)的訓(xùn)練結(jié)果
4.4.2 不使用足底壓力數(shù)據(jù)的訓(xùn)練結(jié)果
4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]我國腦卒中防治仍面臨巨大挑戰(zhàn)——《中國腦卒中防治報告2018》概要[J]. 王隴德,劉建民,楊弋,彭斌,王伊龍. 中國循環(huán)雜志. 2019(02)
[2]基于多源生物信號的下肢步態(tài)相識別[J]. 張啟忠,席旭剛,羅志增. 計量學(xué)報. 2018(06)
[3]老年2型糖尿病患者低血糖恐懼感的研究進展[J]. 王夢,蔣秋煥,劉芳麗. 護士進修雜志. 2018(21)
[4]一種使用自適應(yīng)小波去噪和SIFT描述符的步態(tài)識別研究[J]. 涂斌斌,谷麗華,揣榮巖,許會. 小型微型計算機系統(tǒng). 2018(06)
[5]慣性傳感體系下步態(tài)特征的差異性檢測方法[J]. 何利康,張金藝,韓國川,李鵬,蘇全程. 工業(yè)控制計算機. 2018(03)
[6]腦卒中偏癱患者足內(nèi)翻的足底壓力分布研究[J]. 曹娟娟,夏清,袁海,曹曉光. 中華腦科疾病與康復(fù)雜志(電子版). 2015(01)
[7]基于雙層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步態(tài)識別算法[J]. 王欣,唐俊,王年. 安徽大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(01)
[8]出血性腦卒中診治進展[J]. 孫瑞興,于秋晶. 黑龍江醫(yī)藥. 2010(02)
[9]新兵應(yīng)力性骨折的發(fā)生與防治[J]. 陳翼,李春梅,馬黎明,楊洪文,王光琳,趙晶,黃昊. 西南軍醫(yī). 2007(02)
[10]帕金森氏病和帕金森綜合征的護理[J]. 申文英. 內(nèi)蒙古醫(yī)學(xué)雜志. 2005(10)
碩士論文
[1]基于步態(tài)的目標(biāo)識別技術(shù)的研究[D]. 陳峰.北京交通大學(xué) 2018
[2]膝關(guān)節(jié)半月板損傷術(shù)后患者的步態(tài)特征及功能鍛煉對其影響[D]. 婁鎮(zhèn).廣州體育學(xué)院 2017
[3]人體步態(tài)識別方法研究[D]. 馬毅.長春工業(yè)大學(xué) 2015
本文編號:2970872
【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】:68 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.2.3 研究現(xiàn)狀綜述
1.3 論文主要研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)
第2章 步態(tài)數(shù)據(jù)選取與數(shù)據(jù)集預(yù)處理
2.1 引言
2.2 異常步態(tài)的選取
2.3 步態(tài)數(shù)據(jù)集預(yù)處理
2.3.1 數(shù)據(jù)平滑濾波
2.3.2 空白數(shù)據(jù)段去除
2.3.3 步態(tài)分割與步態(tài)分析
2.3.4 單位四元數(shù)相對轉(zhuǎn)換
2.3.5 異常數(shù)據(jù)去除
2.3.6 數(shù)據(jù)歸一化
2.3.7 數(shù)據(jù)隨機輸入
2.4 本章小結(jié)
第3章 步態(tài)識別算法
3.1 引言
3.2 長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.3 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.4 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法
3.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化算法
3.4.2 訓(xùn)練方法優(yōu)化
3.4.3 損失函數(shù)
3.4.4 過擬合現(xiàn)象
3.5 本章小結(jié)
第4章 實驗驗證
4.1 引言
4.2 相關(guān)軟硬件介紹
4.2.1 數(shù)據(jù)采集電路
4.2.2 上位機軟件介紹
4.2.3 足底壓力傳感器的布局選擇
4.3 數(shù)據(jù)采集方案及采集結(jié)果
4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練及識別結(jié)果
4.4.1 使用全部傳感器數(shù)據(jù)的訓(xùn)練結(jié)果
4.4.2 不使用足底壓力數(shù)據(jù)的訓(xùn)練結(jié)果
4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]我國腦卒中防治仍面臨巨大挑戰(zhàn)——《中國腦卒中防治報告2018》概要[J]. 王隴德,劉建民,楊弋,彭斌,王伊龍. 中國循環(huán)雜志. 2019(02)
[2]基于多源生物信號的下肢步態(tài)相識別[J]. 張啟忠,席旭剛,羅志增. 計量學(xué)報. 2018(06)
[3]老年2型糖尿病患者低血糖恐懼感的研究進展[J]. 王夢,蔣秋煥,劉芳麗. 護士進修雜志. 2018(21)
[4]一種使用自適應(yīng)小波去噪和SIFT描述符的步態(tài)識別研究[J]. 涂斌斌,谷麗華,揣榮巖,許會. 小型微型計算機系統(tǒng). 2018(06)
[5]慣性傳感體系下步態(tài)特征的差異性檢測方法[J]. 何利康,張金藝,韓國川,李鵬,蘇全程. 工業(yè)控制計算機. 2018(03)
[6]腦卒中偏癱患者足內(nèi)翻的足底壓力分布研究[J]. 曹娟娟,夏清,袁海,曹曉光. 中華腦科疾病與康復(fù)雜志(電子版). 2015(01)
[7]基于雙層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步態(tài)識別算法[J]. 王欣,唐俊,王年. 安徽大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(01)
[8]出血性腦卒中診治進展[J]. 孫瑞興,于秋晶. 黑龍江醫(yī)藥. 2010(02)
[9]新兵應(yīng)力性骨折的發(fā)生與防治[J]. 陳翼,李春梅,馬黎明,楊洪文,王光琳,趙晶,黃昊. 西南軍醫(yī). 2007(02)
[10]帕金森氏病和帕金森綜合征的護理[J]. 申文英. 內(nèi)蒙古醫(yī)學(xué)雜志. 2005(10)
碩士論文
[1]基于步態(tài)的目標(biāo)識別技術(shù)的研究[D]. 陳峰.北京交通大學(xué) 2018
[2]膝關(guān)節(jié)半月板損傷術(shù)后患者的步態(tài)特征及功能鍛煉對其影響[D]. 婁鎮(zhèn).廣州體育學(xué)院 2017
[3]人體步態(tài)識別方法研究[D]. 馬毅.長春工業(yè)大學(xué) 2015
本文編號:2970872
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