CN114863567A - 一种用于确定步态信息的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了确定步态信息方法和装置，涉及智慧医疗技术领域。具体实施方式包括：获取步态周期测试过程中的深度信息和图像集信息；根据所述深度信息和所述图像集信息，通过姿态识别模型确定人体关节点的坐标信息和特征信息；根据所述坐标信息和所述特征信息，确定步态周期测试相关的人体关节点对应的关键帧图像。本申请不仅保证了步态信息中关键帧图像的准确度，而且通过提取关键帧图像的方式，降低了步态信息在电子化存储过程中，图像集信息过大，存储成本过高的问题。

Description

一种用于确定步态信息的方法和装置

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及智慧医疗技术领域，尤其涉及一种用于确定步态信息的方法和装置。

背景技术

步态（Gait）是指人体步行时的姿态和行为特征，是人体通过髋、膝、踝、足趾的一系列连续活动，使身体沿着一定方向移动的过程。步态分析（Gait analysis）就是研究步行规律的检查方法，旨在通过生物力学和运动学手段，揭示步态异常的关键环节及影响因素，从而能够辅助医生进行指导康复评估和治疗，有助于辅助临床诊断、疗效评估及机理研究等。步态周期过程中，“左（右）脚跟着地”、“左（右）脚尖离地”等步态关键节点的识别对于步态分析十分重要。

发明内容

针对步态信息中无法有效确定关键帧图像的问题，提供了一种用于确定步态信息的方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品。

根据第一方面，提供了一种用于确定步态信息的方法，包括：获取步态周期测试过程中的深度信息和图像集信息；根据所述深度信息和所述图像集信息，通过姿态识别模型确定人体关节点的坐标信息和特征信息；根据所述坐标信息和所述特征信息，确定步态周期测试相关的人体关节点对应的关键帧图像。

根据第二方面，提供了用于确定步态信息的装置，包括：获取模块，用于获取步态周期测试过程中的深度信息和图像集信息；第一确定模块，用于根据所述深度信息和所述图像集信息，通过姿态识别模型确定人体关节点的坐标信息和特征信息；第二确定模块，用于根据所述坐标信息和所述特征信息，确定步态周期测试相关的人体关节点对应的关键帧图像。

根据第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行用于确定步态信息的方法中任一实施例的方法。

根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行用于确定步态信息的方法中任一实施例的方法。

根据第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现用于确定步态信息的方法中任一实施例的方法。

根据本申请的方案，利用姿态识别模型对人体关节点的坐标信息和图像信息进行处理得到人体关节点的坐标信息和特征信息，并通过坐标信息和特征信息进行筛选，从而得到步态测试相关的人体关节点对应的关键帧图像，不仅保证了步态信息中关键帧图像的准确度，而且通过提取关键帧图像的方式，降低了步态信息在电子化存储过程中，图像集信息过大，存储成本过高的问题。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请一些实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请用于确定步态信息的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请用于确定步态信息的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本申请用于确定步态信息的方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本申请用于确定步态信息的装置的一个实施例的结构示意图；

图6是用来实现本申请实施例的用于确定步态信息的方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的用于确定步态信息的方法或用于确定步态信息的装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有操作系统及各种通讯客户端应用，例如图像显示工具，通讯工具等。

这里的终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、膝上型便携计算机、台式计算机以及具有智能系统的医疗器械等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块（例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块），也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103提供支持的后台服务器。后台服务器可以对接收到的深度信息和图像集信息等数据进行分析等处理，并将处理结果（例如更新后的特征图）反馈给终端设备，后台服务器也可以仅仅提供数据存储功能，具体的功能实现由终端完成。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于确定步态信息的方法可以由服务器105或者终端设备101、102、103作为执行主体，相应地，用于确定步态信息的装置可以设置于服务器105或者终端设备101、102、103中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的用于确定步态信息的方法的一个实施例的流程200。该用于确定步态信息的方法，包括以下步骤：

步骤201，获取步态周期测试过程中的深度信息和图像集信息。

在本实施例中，用于确定步态信息的方法的执行主体可以获取深度信息和图像集信息，该深度信息通过深度传感器采集，深度信息主要以三维空间坐标的形式体现，深度信息能够表示人体关节点在三维空间中的坐标信息，即（X，Y，Z）。

可以理解的是，人体关节点也可以被称为骨骼点，人体关节点一般包括：鼻子（Nose）、左眼（EyeLeft）、右眼（EyeRight）、左耳（EarLeft）、右耳（EarRight）、头（Head）、脖子（Neck）、左锁骨（ClavicleLeft）、右锁骨（ClavicleRight）、左肩（ShoulderLeft）、右肩（ShoulderRight）、左肘（ElbowLeft）、右肘（ElbowRight）、左手腕（WristLeft）、右手腕（WristRight）、左手（HandLeft）、右手（HandRight）、左指尖（HandTipLeft）、右指尖（HandTipRight）、左拇指（ThumbLeft）、右拇指（ThumbRight）、胸腔（SpineChest）、脊柱（SpineNavel）、盆骨（Pelvis）、左胯（HipLeft）、右胯（HipRight）、左膝（KneeLeft）、右膝（KneeRight）、左脚踝（AnkleLeft）、右脚踝（AnkleRight）、左脚（FootLeft）、右脚（FootRight）等，本申请实施例对此不作特别的限制。

图像集信息可以由多帧图像组成，也可以视频的形式体现，图像可以是灰度图像，也可以是彩色图像，本申请实施例对此不作特别的限制。

步骤202，根据所述深度信息和所述图像集信息，通过姿态识别模型确定人体关节点的坐标信息和特征信息。

在本实施例中，上述执行主体在获取到深度信息和图像集信息后，可以将深度信息和图像集信息直接发送至姿态识别模型进行处理，也可以将深度信息和图像集信息进行预处理之后，将获得的预处理信息发送至姿态识别模型进行处理，本申请实施例对此不作特别的限制，最终确定每帧图像中人体关节点的相关联的坐标信息和特征信息。

步骤203，根据所述坐标信息和所述特征信息，确定步态周期测试相关的人体关节点对应的关键帧图像。

本实施例中，上述执行主体在获得每帧图像中人体关节点的坐标信息和特征信息之后，可以通过坐标信息对图像集信息进行预处理后根据特征信息确定关键帧图像，也可以通过特征信息对图像集信息进行预处理后，根据坐标信息确定关键帧图像。

在本实施例的一些可选实现方式中，关键帧图像确定之后，可以将该关键帧图像对应的深度信息和图像信息显示在如图1所示的终端设备上显示，以及在如图1所示的终端设备和服务器上存储。

本申请实施例提供的用于确定步态信息的方法，在获取到深度信息和图像集信息后进行处理，得到相关联的坐标信息和特征信息，然后再给予步态测试的特性选取关键帧图像，不仅保证了步态信息中关键帧图像的准确度，而且通过提取关键帧图像的方式，降低了步态信息在电子化存储过程中，图像集信息过大，存储成本过高的问题。

继续参见图3，图3是根据本实施例的用于确定步态信息的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，执行主体301利用获取到的深度信息和图像集信息302，通过姿态识别模型303进行处理，得到相关联的坐标信息和特征信息304。执行主体301基于坐标信息和特征信息304，得到关键帧图像305。

进一步参考图4，其示出了用于确定步态信息的方法的又一个实施例的流程400。该流程400，包括以下步骤：

步骤401，获取步态周期测试过程中的深度信息和图像集信息。

本实施例中，步骤401具体操作已在图2所示的实施例中步骤201进行了详细的介绍，在此不再赘述。

步骤402，根据所述深度信息和所述图像集信息，通过姿态识别模型确定人体关节点的坐标信息和特征信息。

在本实施例的一些可选的实施方式中，先将深度信息和图像集信息在通过时间维度进行关联，得到关联信息。

可选的，在获取深度信息和图像集信息时，上述执行主体通过同步开启深度传感器和图像传感器，以分别获取深度信息和图像集信息，以便于将所述深度信息和所述图像信息通过时间信息进行关联。

具体的，该关联信息是是以数据序列的形式体现的，例如可以是以下方式:

[(rgb₁,depth₁), (rgb₂,depth₂), (rgb₃,depth₃)…(rgb_n,depth_n)]。

其中，rgb₁, rgb₂, rgb₃,…rgb_n,表示彩色图像序列，depth₁, depth₂, depth₃,…depth_n表示深度信息，n表示时间信息维度的索引，n表示第n帧。

在本实施例的一些可选的实施方式中，通过以下方式确定步态测试中人体关节点的特征信息。

左脚脚跟着地特征：

左脚脚尖离地特征：

右脚脚跟着地特征：

右脚脚尖离地特征：

其中，

、

、

是左脚踝关节点的X轴，Y轴，Z轴坐标；

、

、

是右脚踝关节点的X轴，Y轴，Z轴坐标；

、

、

是左脚关节点的X轴，Y轴，Z轴坐标；

、

、

是右脚关节点的X轴，Y轴，Z轴坐标；

、

是盆骨关节点的X轴，Z轴坐标。

步骤403，根据所述特征信息确定所述图像集信息中的多个第一待处理图像。

本实施例中，先通过特征信息对图像集信息中的图像进行筛选，以用于降低关键帧图像获取过程中的噪音。

具体的，预先定义一些人体关节点中的关键节点，例如在步态测试中，通常会关注左脚脚跟着地、左脚脚尖离地、右脚脚跟着地、右脚脚尖离地等特征。

以左脚脚跟着地初筛为例，左脚脚跟着地特征与步态视频图像一 一对应，可以构成一个时序的特征序列[d₁，d₂，d₃…d_n]，其中d即是 Dis_{left strike}。因为步态过程是一个周期性变化的运动过程，所以用滑 动窗口取得特征序列的局部最大值，当Dis_{left strike}在局部最大时，即 是左脚脚跟着地的节点。

经过初筛后，可以得到一个离散的左脚脚跟着地的数据集合{(rgbi， jointsi)，(rgbj, jointsj)，(rgbk, jointsk)…(rgbn, jointsn)}。

同理，右脚脚跟着地特征取

局部最大，左脚脚尖离地特征取

局部最大，右脚脚尖离地特征取

局部最大，分别得到右脚脚跟着地节点、左脚脚尖离地节点和右脚脚尖离地节点。

在一个示例中，利用提取的关键节点相关的特征信息，进行关键节点的初筛，以从图像集信息中确定多个第一待处理图像。

步骤404，根据所述多个第一待处理图像的对应的坐标信息和特征信息，从所述多个第一待处理图像中确定关键帧图像。

在整个步态测试周期中存在多个关键节点，例如存在多个左脚脚跟着地的节点，因此很难精确提取出具有代表性的图像，因此本实施例通过进一步筛选，从而得到所需的关键帧图像。

由于所述深度信息是三维空间信息，其包括距离信息，在一个示例中，根据所述多个第一待处理图像对应的坐标信息和特征信息，从所述多个第一待处理图像中确定关键帧图像，包括：

根据所述距离信息对所述第一待处理图像进行筛选，得到多个第二待处理图像；将所述多个第二待处理的特征信息进行匹配处理，以在所述多个第二待处理图像中确定关键帧图像。

具体的，首先根据深度传感器的特性，选择距离传感器一定距离范围内的图像进行计算，即第二待处理图像。

在一个示例中，由于距离太近无法捕捉完整的人体图像，而且深度传感器的捕捉精度会随着距离的增加而下降，因此本实施例选择距离深度传感器2米到3米的距离范围内关键节点的坐标数据进行计算。

具体的，将所述多个第二待处理的特征信息进行匹配处理，以在所述多个第二待处理图像中确定关键帧图像，包括：

将所述第二待处理图像对应的坐标信息进行归一化处理，得到目标坐标信息；将所述第二待处理图像与所述目标坐标信息进行匹配计算，得到匹配值；根据所述匹配值确定所述第二待处理图像中的关键帧图像。

举例而言，选择上述距离范围内的某个人体关节点作为目标坐标，然后进行归一化处理，将坐标原点移至上述选择的目标坐标，例如骨盆（Pelvis）点。

将归一化后的骨骼点坐标与预先注册好的左脚脚跟着地节点、右脚脚跟着地节点、左脚脚尖离地节点、右脚脚尖离地节点的归一化骨骼点坐标进行匹配，计算匹配值：

Match Value =

取最小值对应的步态周期关键节点图像作为呈现的结果。

其中，

表示归一化后的关键节点的骨骼点坐标，

表示预先注册好的左脚脚跟着地节点、右脚脚跟着地节点、左脚脚尖离地节点、右脚脚尖离地节点的归一化骨骼点坐标。

综上所述，本申请实施例利用姿态识别模型对人体关节点的坐标信息和图像信息进行处理得到人体关节点的坐标信息和特征信息，并通过坐标信息和特征信息进行筛选，从而得到步态测试相关的人体关节点对应的关键帧图像，不仅保证了步态信息中关键帧图像的准确度，而且通过提取关键帧图像的方式，降低了步态信息在电子化存储过程中，图像集信息过大，存储成本过高的问题。

进一步的，本申请实施例通过合理的利用坐标信息和特征信息，对图像集信息进行多层筛选，降低在确定关键帧图像过程中的噪音，提高了确定关键帧图像的精度。

进一步的，本申请实施例通过同步获取深度信息和图像集信息，以简单有效的方式对其进行关联，提高了确定关键帧图像的效率。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于确定步态信息的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，除下面所记载的特征外，该装置实施例还可以包括与图2所示的方法实施例相同或相应的特征或效果。该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例的用于确定步态信息的装置500包括：获取模块501、第一确定模块502和第二确定模块503。其中，获取模块501，用于获取步态周期测试过程中的深度信息和图像集信息；第一确定模块502，用于根据所述深度信息和所述图像集信息，通过姿态识别模型确定人体关节点的坐标信息和特征信息；第二确定模块503，用于根据所述坐标信息和所述特征信息，确定步态周期测试相关的人体关节点对应的关键帧图像。

在本实施例中，用于确定步态信息的装置500的获取模块501、第一确定模块502和第二确定模块503的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中步骤201、步骤202和步骤203的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第二确定模块503包括第一确定单元，第一确定单元用于根据所述特征信息确定所述图像集信息中的多个第一待处理图像；根据所述多个第一待处理图像的对应的坐标信息和特征信息，从所述多个第一待处理图像中确定关键帧图像。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第一确定单元包括第一确定子单元，所述深度信息包括距离信息，第一确定子单元用于根据所述距离信息对所述第一待处理图像进行筛选，得到多个第二待处理图像；将所述多个第二待处理图像的特征信息进行匹配处理，以在所述多个第二待处理图像中确定关键帧图像。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第一确定子单元包括：第二确定子单元，第二确定子单元用于将所述第二待处理图像对应的坐标信息进行归一化处理，得到目标坐标信息；将所述第二待处理图像与所述目标坐标信息进行匹配计算，得到匹配值；根据所述匹配值确定所述第二待处理图像中的关键帧图像。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第一确定模块包括第二确定子单元，第二确定子单元用于将所述深度信息和所述图像信息通过时间信息进行关联，得到关联信息；通过所述姿态识别模型对所述关联信息进行处理，以确定预设范围的人体关节点的坐标信息和特征信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，用于确定步态信息的装置还包括控制模块，控制模块用于同步开启深度传感器和图像传感器分别获取所述深度信息和所述图像集信息，以将所述深度信息和所述图像信息通过时间信息进行关联。

根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质。

如图6所示，是根据本申请实施例的用于确定步态信息的方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、具有智能系统的医疗器械设备和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。

如图6所示，该电子设备包括：一个或多个处理器601、存储器602，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置（诸如，耦合至接口的显示设备）上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作（例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统）。图6中以一个处理器601为例。

存储器602即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使至少一个处理器执行本申请所提供的用于确定步态信息的方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的用于确定步态信息的方法。

存储器602作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的用于确定步态信息的方法对应的程序指令/模块（例如，附图5所示的获取模块501、第一确定模块502和第二确定模块503）。处理器601通过运行存储在存储器602中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的用于确定步态信息的方法。

存储器602可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据用于确定步态信息的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器602可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器602可选包括相对于处理器601远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至用于确定步态信息的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

用于确定步态信息的方法的电子设备还可以包括：输入装置603和输出装置604。处理器601、存储器602、输入装置603和输出装置604可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。

输入装置603可接收输入的数字或字符信息，以及产生与用于确定步态信息的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置604可以包括显示设备、辅助照明装置（例如，LED）和触觉反馈装置（例如，振动电机）等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器（LCD）、发光二极管（LED）显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。

此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC（专用集成电路）、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

这些计算程序（也称作程序、软件、软件应用、或者代码）包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置（例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置（PLD）），包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置（例如，CRT（阴极射线管）或者LCD（液晶显示器）监视器）；以及键盘和指向装置（例如，鼠标或者轨迹球），用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈（例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈）；并且可以用任何形式（包括声输入、语音输入或者、触觉输入）来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统（例如，作为数据服务器）、或者包括中间件部件的计算系统（例如，应用服务器）、或者包括前端部件的计算系统（例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互）、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信（例如，通信网络）来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网（LAN）、广域网（WAN）和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取模块、第一确定模块和第二确定模块。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一确定单元还可以被描述为“确定人体关节点的坐标信息和特征信息的模块”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该装置中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该装置执行时，使得该装置：获取步态周期测试过程中的深度信息和图像集信息；根据所述深度信息和所述图像集信息，通过姿态识别模型确定人体关节点的坐标信息和特征信息；根据所述坐标信息和所述特征信息，确定步态周期测试相关的人体关节点对应的关键帧图像。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种用于确定步态信息的方法，包括：

获取步态周期测试过程中的深度信息和图像集信息；

根据所述深度信息和所述图像集信息，通过姿态识别模型确定人体关节点的坐标信息和特征信息；

根据所述坐标信息和所述特征信息，确定步态周期测试相关的人体关节点对应的关键帧图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述坐标信息和所述特征信息确定所述关键帧图像，包括：

根据所述特征信息确定所述图像集信息中的多个第一待处理图像；

根据所述多个第一待处理图像的对应的坐标信息和特征信息，从所述多个第一待处理图像中确定关键帧图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述深度信息包括距离信息；

根据所述多个第一待处理图像对应的坐标信息和特征信息，从所述多个第一待处理图像中确定关键帧图像，包括：

根据所述距离信息对所述第一待处理图像进行筛选，得到多个第二待处理图像；

将所述多个第二待处理图像的特征信息进行匹配处理，以在所述多个第二待处理图像中确定关键帧图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，将所述多个第二待处理图像的特征信息进行匹配处理，以在所述多个第二待处理图像中确定关键帧图像，包括：

将所述第二待处理图像对应的坐标信息进行归一化处理，得到目标坐标信息；

将所述第二待处理图像与所述目标坐标信息进行匹配计算，得到匹配值；

根据所述匹配值确定所述第二待处理图像中的关键帧图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述深度信息和所述图像集信息，通过姿态识别模型确定预设范围的人体关节点的坐标信息和特征信息，包括：

将所述深度信息和所述图像信息通过时间信息进行关联，得到关联信息；

通过所述姿态识别模型对所述关联信息进行处理，以确定预设范围的人体关节点的坐标信息和特征信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，获取步态周期测试过程中的深度信息和图像集信息之前，所述方法还包括：

同步开启深度传感器和图像传感器分别获取所述深度信息和所述图像集信息，以将所述深度信息和所述图像信息通过时间信息进行关联。

7.一种用于确定步态信息的装置，包括：

获取模块，用于获取步态周期测试过程中的深度信息和图像集信息；

第一确定模块，用于根据所述深度信息和所述图像集信息，通过姿态识别模型确定人体关节点的坐标信息和特征信息；

第二确定模块，用于根据所述坐标信息和所述特征信息，确定步态周期测试相关的人体关节点对应的关键帧图像。

8.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；

以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6任一项所述的用于确定步态信息的方法。

9.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一项所述的用于确定步态信息的方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的用于确定步态信息的方法。

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