基于隐马尔可夫模型的助行器依赖人群步态相位识别

摘要

步态相位识别为老年人步态异常变化监测、跌倒风险预测和康复训练评估等提供了一种方便有效的方法。将激光测距仪安装在助行器上来获取双腿的运动信息,以无须穿戴、活动范围自由的方式对助行器依赖人群进行步态相位识别。针对使用激光传感器识别腿部时衣物因素对腿部数据段分割的影响,提出基于IEPF的数据段再分割方法。为了去除身高、步速等个体差异性对激光传感器测得腿部数据的影响,对测量值序列进行识别周期划分,在每个识别周期内对测量数据进行归一化,再进行特征提取,并基于隐马尔可夫模型建立步态相位识别模型。实验结果表明,该方法可以有效且稳定地进行步态相位识别。