摘要
本发明提出了一种基于人体模型分析的行人异常步态识别方法,包括以下步骤:包括以下步骤:步骤一:搭建动作捕捉系统并穿戴IMU传感器,设计多种运动场景,获取不同运动状态下的C3D数据和IMU数据;步骤二:搭建Anybody人体模型,将C3D数据导入该模型,进行运动学和动力学分析,获取相关的仿真数据;步骤三:利用仿真数据和IMU数据对不同的运动状态进行分析,根据分析结果划分步态相位,将每组运动数据进行归类;步骤四:搭建随机森林模型,结合分类完成的数据训练模型,利用该模型进行单足步态相位的识别;步骤五:分析双足步态组合种类,搭建K邻近机器学习模型进行异常步态组合的识别。以此完成对行人的异常步态识别。
技术关键词
步态识别方法
人体模型
仿真数据
动作捕捉系统
随机森林模型
机器学习模型
IMU传感器
加速度
运动
数据采集系统
阶段
鞋头
场景
周期性
高清
频率
系统为您推荐了相关专利信息
轻量化设计方法
灭火防护服
人体生理数据
负荷
作战环境
特征选择
皮尔逊相关系数
答案
随机森林模型
数值
多维力传感器
解耦方法
解耦结构
加载平台
输入模块
螺旋压力机
数据驱动模型
故障诊断方法
智能数据监测模块
知识点