CN116746913A - 一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备，包括：数据采集模块，用于通过布设在用户足部和腿部的传感器阵列采集用户足部和腿部对外的压力数据集；数据传输模块，用于将压力数据集进行预处理后发送给主控模块；主控模块，用于对预处理后的压力数据集进行分析，并根据分析结果确定用户的步态以及身体健康状态。通过本发明能够实现随时随地对用户的步态以及健康状态进行监测以及分析。
Description
技术领域
本发明涉及人体数据采集与分析技术领域，特别涉及一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备。
背景技术
步态与健康之间存在着密切的关系。步态是人行走时身体运动的方式和规律，反映了人体的生理和运动状态。一个健康的人的步态应该是稳定、平衡、协调、自然的，而步态异常则可能预示着身体健康问题的存在。
坚持有氧运动对健康有很大益处。第一腰背疼痛，步态异常可能导致腰背疼痛。如果长期保持不良的姿势或步态，会导致肌肉和骨骼的扭曲，增加腰部负担，引起腰背疼痛；第二跌倒风险，步态异常也可能增加跌倒的风险，如果步态不稳定，容易导致失衡，从而增加跌倒的风险，尤其对于老年人来说，步态异常是常见的跌倒原因之一；第三神经系统疾病，步态异常还可能是某些神经系统疾病的表现，例如帕金森病、脑卒中等疾病可能导致步态异常，因为这些疾病会影响神经系统对肌肉和骨骼的控制；第四心血管疾病，步态异常还可能与心血管疾病有关，例如步态异常可能是冠心病、高血压等心血管疾病的早期表现。
因此，监测步态可以帮助人们及时发现身体健康问题，促进预防和治疗。同时，通过改善步态，可以减少腰背疼痛、降低跌倒风险、预防神经系统和心血管疾病等问题的发生。
基于压力传感器监测步态和身体健康的技术能够实现随时随地对用户的步态以及健康状态进行监测以及分析，并且具有非侵入性、高精准度、实时性好、数据量大和便于使用的优势，可以为相关医疗、康复、运动等领域提供更加科学的监测和分析手段，具有广泛的应用前景和市场潜力。
发明内容
本发明提供一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备，能够实现随时随地对用户的步态以及健康状态进行监测以及分析。
本发明提供的一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备，包括：
数据采集模块，用于通过布设在用户足部和腿部的传感器阵列采集用户足部和腿部对外的压力数据集；
数据传输模块，用于将压力数据集进行预处理后发送给主控模块；
主控模块，用于对预处理后的压力数据集进行分析，并根据分析结果确定用户的步态以及身体健康状态。
优选的，数据采集模块包括：
第一采集单元，用于通过布设在用户足部的第一传感器阵列采集用户足部对外的第一压力数据集；
第一调整单元，用于对第一压力数据集进行分析并根据分析结果提醒用户对所穿戴的第一传感器阵列的位置进行调整；
第二采集单元，用于通过布设在用户腿部的第二传感器阵列采集用户腿部对外的第二压力数据集；
第二调整单元，用于对第二压力数据集进行分析并根据分析结果提醒用户对所穿戴的第二传感器阵列的位置进行调整；
数据整理单元，用于将第一传感器阵列和第二传感器阵列调整完成后所采集的第一压力数据集以及第二压力数据集进行整合，生成压力数据集。
优选的，对第一压力数据集进行分析并根据分析结果提醒用户对所穿戴的第一传感器阵列的位置进行调整包括：
根据第一压力数据集确定其中高于预设的第一压力值以及低于预设的第二压力值的多个压力数据，并确定多个压力数据对应的多个压力传感器在第一传感器阵列中的第一分布状态，并将第一分布状态与预设的第一标准分布状态进行匹配并确定第一位移向量，当第一位移向量高于预设的第一位移向量阈值时，提醒用户调整足部的第一传感器阵列的穿戴位置；
对第二压力数据集进行分析并根据分析结果提醒用户对所穿戴的第二传感器阵列的位置进行调整包括：
根据第二压力数据集确定其中高于预设的第三压力值以及低于预设的第四压力值的多个压力数据，并确定多个压力数据对应的多个压力传感器在第二传感器阵列中的第二分布状态，并将第二分布状态与预设的第二标准分布状态进行匹配并确定第二位移向量，当第二位移向量高于预设的第二位移向量阈值时，提醒用户调整腿部的第二传感器阵列的穿戴位置。
优选的，数据传输模块包括：
第一存储单元，用于将采集的压力数据集进行存储；
预处理单元，用于对压力数据集中的每个压力数据进行基于该压力数据所对应压力传感器位置坐标的数据标注；
第二存储单元，用于对标注后的压力数据集进行临时存储；
数据传输单元，用于将第二存储单元内临时存储的压力数据集通过有线或无线的方式传输到主控模块。
优选的，主控模块包括：
整体分析单元，用于根据压力数据集对用户足部的形态以及足部压力分布状态进行分析，根据分析结果进一步确定用户的身高、体重以及BMI指标；
步态分析单元，用于根据压力数据集对用户足部以及腿部的运动状态进行分析，根据分析结果进一步确定用户的步态情况；
点位分析单元，用于根据预设在传感器阵列中多个位置的压力传感器所对应的压力数据确定用户足部以及腿部上多个点位的脉搏波动信息，并根据脉搏波动信息判断用户足部以及腿部的血液循环健康状态；
健康分析单元，用于将用户的压力数据集进行同比以及环比分析，根据分析结果确定用户的身体健康状态。
优选的，整体分析单元执行以下操作：
用压力数据集中的每一个压力数据减去预设的弹性压力值得到第二压力数据集；
确定第二压力数据集中所有压力数据之和为用户单脚掌对地的第一总压力值，进一步确定同一时刻用户两只脚掌对地的第二总压力值，并根据第二总压力值确定用户的体重信息；
确定第二压力数据集中大于预设的第一压力阈值的多项压力数据所构成的集群，并确定集群中每项压力数据所对应的传感器在二维平面上的第一类坐标；
利用多个第一类坐标形成用户的脚掌图形，并对脚掌图形的长度进行测量得到用户的脚掌长度；
根据用户的脚掌长度计算出用户的身高，并根据用户的体重计算出用户的BMI指标。
优选的，步态分析单元执行以下操作：
对压力数据集进行分析，确定用户两个脚掌对地的第二总压力值，当第二总压力值与用户的体重信息相互对应时确定用户处于站立状态；
在用户处于站立状态时，根据两个脚掌所对应压力数据集中压力数据在时间线上的触发频率、压力数据大小变化关系判断用户处于正常行走状态或者跑步状态；其中，
当用户处于站立状态时，若用户存在来回交替的单脚掌对地并且对地后短暂消失的压力数据，则确定用户处于跑步状态；
当用户处于站立状态时，若用户存在来回交替的脚掌对地的压力数据，则确定用户处于行走状态。
优选的，点位分析单元执行以下操作：
确定预设在传感器阵列中多个位置的多个第二类压力传感器各自对应采集的压力数据，并将其作为第二类压力数据；
确定每个位置所对应的第二类压力数据，并按照采集时间构建该位置所对应的第二类压力数据波形；
根据每个位置以及其所对应的第二类压力数据波形确定该位置所对应的脉搏波动信息；
基于该位置类型所对应预设的脉搏波动信息状态比对表，判断用户足部以及腿部的血液循环健康状态。
优选的，健康分析单元执行以下操作：
确定用户在预设的步态下的多个压力数据集，对多个压力数据集进行基于时间序列的线性排序以及周期识别处理，确定用户在多个步态周期内不同步态阶段下的多个压力数据集并进行归类；
将归类后任意一个类别的多个压力数据集进行均值处理，得到特定步态阶段在平均状态下的第一数据集；
利用不同的特定步态阶段各自对应的第一数据集构建用户在预设的步态下的第一样本；
将第一样本与预设的第一类健康样本进行第一类匹配计算得到第一类匹配度；
当第一类匹配度低于预设的第一类匹配度阈值时，将第一样本分别与预设的多个第二类健康样本进行第二类匹配计算得到多个第二类匹配度，根据最高的第二类匹配度所对应预设的病例类型确定用户的身体健康状态。
优选的，第一类匹配计算过程包括：
确定第一类健康样本与第一样本之间各个时间段或者步态阶段的相互对应关系，并提取第一样本中的第一数据集以及第一类健康样本中与之相互对应时间段或者步态阶段的第二数据集；
确定第一数据集多个关键点位置上的压力数据分别相对于第二数据集中相对应关键点位置上的压力数据的位移向量，并建立位移向量数据集；
根据位移向量数据集中每个位移向量相对应的关键点位置所预设的第一类权重系数进行加权计算并对结果进行倒置，得到该时间段或者步态阶段所对应的匹配度；
对不同步态阶段的匹配度基于该步态阶段对应预设的第二类权重系数进行加权计算并对结果进行倒置，得到第一类匹配度。
本发明至少取得了以下有益效果：
1、通过利用压力传感器采集人类行走时双脚所受的压力分布情况，通过对压力数据进行处理和分析，可以获取到关于步态和身体健康的有用信息。
2、根据获取到的关于步态和身体健康的有用信息，分析脚底压力分布的大小、形状、变化趋势等，进而评估人的步态是否稳定、平衡、协调。
3、根据获取到的关于步态和身体健康的有用信息，处理后的数据进行分析和应用，以评估人的身体健康状况，并为相关医疗、康复、运动等领域提供参考意见，例如可以通过分析压力数据，评估人的体重、身高、BMI等身体指标，同时还可以监测运动受伤、跌倒等风险，为相关领域提供科学的数据支持和参考意见。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备的结构示意图；
图2为本发明实施例中健康分析单元的执行步骤流程图；
图3为本发明实施例中第一类匹配计算的步骤流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供的本发明提供的本发明提供的一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备，参照图1，包括：
数据采集模块，用于通过布设在用户足部和腿部的传感器阵列采集用户足部和腿部对外的压力数据集；
数据传输模块，用于将压力数据集进行预处理后发送给主控模块；
主控模块，用于对预处理后的压力数据集进行分析，并根据分析结果确定用户的步态以及身体健康状态。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：数据采集模块通过布设在用户足部和腿部的传感器阵列采集用户足部和腿部对外的压力数据集；通过数据传输模块将压力数据集进行预处理后发送给主控模块；主控模块对预处理后的压力数据集进行分析，分析内容包括对用户足部或腿部所对应的压力数据所构成阵列的压力状态分布分析，将用户足部或腿部所对应的压力数据所构成阵列利用等高线图形进行显示得到压力数据分布状态图，然后将压力数据分布状态图X与预设的多种分布状态图样本a、b、c、d等等分别进行对比，从而确定最接近的分布状态图样本并将其作为分析结果，进一步的对于需要连续性压力数据集进行数据分析的分析过程，可确定由连续性的多个压力数据分布状态图X所构成的一个对比整体，以及预设的多种对比整体样本A、B、C、D等等，每一个对比整体样本内包括多个连续的分布状态图样本，将该对比整体以及任意一个对比整体样本分别进行拆分得到多个压力数据分布状态图X以及多个分布状态图样本，并分别进行对应匹配得到每一个图形的匹配度，最后进行整体的匹配度统计确定对比整体与该对比整体样本之间的总匹配度，将总匹配度最高的对比整体样本作为分析结果，最后根据分析结果确定用户的步态以及身体健康状态。从而实现了对用户足部以及腿部压力数据的获取、处理以及分析工作，最终实现了对用户的步态以及身体健康状态得到确认。本技术利用压力传感器采集人类行走时双脚所受的压力分布情况，通过对压力数据进行处理和分析，可以获取到关于步态和身体健康的有用信息，核心技术主要包括以下三个方面：第一压力数据采集，通过压力传感器采集人体行走时双脚所受的压力分布情况，并将采集到的数据传送到移动设备或云端服务器等数据处理设备；第二压力数据处理，对采集到的压力数据进行滤波、去噪等处理，提高数据质量和准确性，同时还需要对数据进行分析和处理，提取有用的步态和身体健康信息，例如可以分析脚底压力分布的大小、形状、变化趋势等，进而评估人的步态是否稳定、平衡、协调。第三数据分析和应用，对处理后的数据进行分析和应用，以评估人的身体健康状况，并为相关医疗、康复、运动等领域提供参考意见，例如可以通过分析压力数据，评估人的体重、身高、BMI等身体指标，同时还可以监测运动受伤、跌倒等风险，为相关领域提供科学的数据支持和参考意见。该设备传统的健康分析设备还具有以下几个优势，1、非侵入性：基于压力传感器监测步态和身体健康的技术不需要在人体内部安装任何设备，不会对人体造成任何伤害和不适感。2、精准度高：利用压力传感器监测步态和身体健康的技术可以对人体的行走姿态进行高精度、高灵敏度的监测和分析，以获取更加准确的步态和身体健康信息。3、实时性好：具有实时监测和反馈的能力，能够及时发现和处理问题，提高治疗效果和预防意外事故。4、数据量大：该技术可以采集大量的步态和身体健康数据，可以为医疗、康复、运动等领域提供更加科学的数据支持和参考意见。5、便于使用：基于压力传感器监测步态和身体健康的技术可以结合智能穿戴设备或移动设备等进行使用，简单易用，并且可以随时随地进行监测和分析。
在一个优选实施例中，数据采集模块包括：
第一采集单元，用于通过布设在用户足部的第一传感器阵列采集用户足部对外的第一压力数据集；
第一调整单元，用于对第一压力数据集进行分析并根据分析结果提醒用户对所穿戴的第一传感器阵列的位置进行调整；
第二采集单元，用于通过布设在用户腿部的第二传感器阵列采集用户腿部对外的第二压力数据集；
第二调整单元，用于对第二压力数据集进行分析并根据分析结果提醒用户对所穿戴的第二传感器阵列的位置进行调整；
数据整理单元，用于将第一传感器阵列和第二传感器阵列调整完成后所采集的第一压力数据集以及第二压力数据集进行整合，生成压力数据集。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：通过第一采集单元布设在用户足部的第一传感器阵列采集用户足部对外的第一压力数据集；第一调整单元对第一压力数据集进行分析并根据分析结果提醒用户对所穿戴的第一传感器阵列的位置进行调整；第二采集单元通过布设在用户腿部的第二传感器阵列采集用户腿部对外的第二压力数据集；第二调整单元对第二压力数据集进行分析并根据分析结果提醒用户对所穿戴的第二传感器阵列的位置进行调整；数据整理单元将第一传感器阵列和第二传感器阵列调整完成后所采集的第一压力数据集以及第二压力数据集进行整合，生成压力数据集。从而实现了对用户足部以及腿部的压力数据集的采集并根据初步的采集结果判断穿戴设备是否穿戴正确，是否出现穿戴移位的情况，并提醒用户进行调整，从而防止因穿戴设备移位导致特定位置的灵敏度更高的传感器不能接收到正确的压力信号。
在一个优选实施例中，对第一压力数据集进行分析并根据分析结果提醒用户对所穿戴的第一传感器阵列的位置进行调整包括：
根据第一压力数据集确定其中高于预设的第一压力值以及低于预设的第二压力值的多个压力数据，并确定多个压力数据对应的多个压力传感器在第一传感器阵列中的第一分布状态，并将第一分布状态与预设的第一标准分布状态进行匹配并确定第一位移向量，当第一位移向量高于预设的第一位移向量阈值时，提醒用户调整足部的第一传感器阵列的穿戴位置；
对第二压力数据集进行分析并根据分析结果提醒用户对所穿戴的第二传感器阵列的位置进行调整包括：
根据第二压力数据集确定其中高于预设的第三压力值以及低于预设的第四压力值的多个压力数据，并确定多个压力数据对应的多个压力传感器在第二传感器阵列中的第二分布状态，并将第二分布状态与预设的第二标准分布状态进行匹配并确定第二位移向量，当第二位移向量高于预设的第二位移向量阈值时，提醒用户调整腿部的第二传感器阵列的穿戴位置。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：根据第一压力数据集确定其中高于预设的第一压力值以及低于预设的第二压力值的多个压力数据，用于对脚部螺丝骨、趾端、脚跟以及足弓等压力值相对较高或者相对较低的位置进行粗略且快速定位，穿戴的压力传感器整列将会依附在类似袜子一样的织物上，对于足部及腿部各个位置的压力默认相同，并确定多个压力数据对应的多个压力传感器在第一传感器阵列中的第一分布状态，并将第一分布状态与预设的第一标准分布状态进行匹配并确定第一位移向量，当第一位移向量高于预设的第一位移向量阈值时，提醒用户调整足部的第一传感器阵列的穿戴位置，从而实现对足部穿戴设备的穿戴是否正确的识别，并在出现穿戴发生偏转移位的情况下提醒用户进行调整。根据第二压力数据集确定其中高于预设的第三压力值以及低于预设的第四压力值的多个压力数据，用于对腿部膝盖以及腘窝等压力值相对较高或者相对较低的位置进行粗略且快速定位，并确定多个压力数据对应的多个压力传感器在第二传感器阵列中的第二分布状态，并将第二分布状态与预设的第二标准分布状态进行匹配并确定第二位移向量，当第二位移向量高于预设的第二位移向量阈值时，提醒用户调整腿部的第二传感器阵列的穿戴位置。从而实现对腿部穿戴设备的穿戴是否正确的识别，并在出现穿戴发生偏转移位的情况下提醒用户进行调整。
在一个优选实施例中，数据传输模块包括：
第一存储单元，用于将采集的压力数据集进行存储；
预处理单元，用于对压力数据集中的每个压力数据进行基于该压力数据所对应压力传感器位置坐标的数据标注；
第二存储单元，用于对标注后的压力数据集进行临时存储；
数据传输单元，用于将第二存储单元内临时存储的压力数据集通过有线或无线的方式传输到主控模块。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：第一存储单元，用于将采集的压力数据集进行存储，防止数据断电丢失；预处理单元，用于对压力数据集中的每个压力数据进行基于该压力数据所对应压力传感器位置坐标的数据标注，从而实现把线性的压力数据集转变为二维面的压力数据集，方便对压力数据集中压力数据在二维平面的分布状态的表达，利于后续的数据分析。第二存储单元，用于对标注后的压力数据集进行临时存储，为数据传输做准备；数据传输单元，用于将第二存储单元内临时存储的压力数据集通过有线或无线的方式传输到主控模块。从而实现对压力数据集的存储、处理以及传输工作。
在一个优选实施例中，主控模块包括：
整体分析单元，用于根据压力数据集对用户足部的形态以及足部压力分布状态进行分析，根据分析结果进一步确定用户的身高、体重以及BMI指标；
步态分析单元，用于根据压力数据集对用户足部以及腿部的运动状态进行分析，根据分析结果进一步确定用户的步态情况；
点位分析单元，用于根据预设在传感器阵列中多个位置的压力传感器所对应的压力数据确定用户足部以及腿部上多个点位的脉搏波动信息，并根据脉搏波动信息判断用户足部以及腿部的血液循环健康状态；
健康分析单元，用于将用户的压力数据集进行同比以及环比分析，根据分析结果确定用户的身体健康状态。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：整体分析单元，用于根据压力数据集对用户足部的形态以及足部压力分布状态进行分析，根据分析结果进一步确定用户的身高、体重以及BMI指标；步态分析单元，用于根据压力数据集对用户足部以及腿部的运动状态进行分析，根据分析结果进一步确定用户的步态情况；点位分析单元，用于根据预设在传感器阵列中多个位置的压力传感器所对应的压力数据确定用户足部以及腿部上多个点位的脉搏波动信息，并根据脉搏波动信息判断用户足部以及腿部的血液循环健康状态，进一步的能够确定用户足部以及腿部上多个点位的肌肉动态信息，该肌肉动态信息可为用户步态的识别提供参考依据，在确定用户的步态时参考肌肉动态信息确定用户腿部及足部的发力情况是否符合步态需求，进一步判断用户步态是否异常，并确定该种步态以及异常发力时所对应的病理状况，为用户的健康诊断提供依据；健康分析单元，用于将用户的压力数据集进行同比以及环比分析，根据分析结果确定用户的身体健康状态。从而实现了对用户步态以及健康状态的分析鉴定。
在一个优选实施例中，整体分析单元执行以下操作：
用压力数据集中的每一个压力数据减去预设的弹性压力值得到第二压力数据集；
确定第二压力数据集中所有压力数据之和为用户单脚掌对地的第一总压力值，进一步确定同一时刻用户两只脚掌对地的第二总压力值，并根据第二总压力值确定用户的体重信息；
确定第二压力数据集中大于预设的第一压力阈值的多项压力数据所构成的集群，并确定集群中每项压力数据所对应的传感器在二维平面上的第一类坐标；
利用多个第一类坐标形成用户的脚掌图形，并对脚掌图形的长度进行测量得到用户的脚掌长度；
根据用户的脚掌长度计算出用户的身高，并根据用户的体重计算出用户的BMI指标。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：用压力数据集中的每一个压力数据减去预设的弹性压力值得到第二压力数据集，该弹性压力值为穿戴设备上织物对人体的弹力值，默认在正确的穿戴方式下各个地方的弹力值相同，该弹力值也能在用户抬脚时进行修正，默认用户在抬脚过程中穿戴设备上所有传感器的压力值为零，在这种情况下就默认压力数据集直接为第二压力数据集；确定第二压力数据集中所有压力数据之和为用户单脚掌对地的第一总压力值，进一步确定同一时刻用户两只脚掌对地的第二总压力值，并根据第二总压力值确定用户的体重信息；确定第二压力数据集中大于预设的第一压力阈值的多项压力数据所构成的集群，并确定集群中每项压力数据所对应的传感器在二维平面上的第一类坐标；利用多个第一类坐标形成用户的脚掌图形，并对脚掌图形的长度进行测量得到用户的脚掌长度；根据用户的脚掌长度计算出用户的身高，人体身高和人体的脚掌长度具有差不多1比7的比例关系，据此可大概预测出用户的身高状态，并根据用户的体重计算出用户的BMI指标，其中BMI指标只需要用户的身高和体重就能进行确认。从而实现了对用户身高、体重以及BMI指标的确定。
在一个优选实施例中，步态分析单元执行以下操作：
对压力数据集进行分析，确定用户两个脚掌对地的第二总压力值，当第二总压力值与用户的体重信息相互对应时确定用户处于站立状态；
在用户处于站立状态时，根据两个脚掌所对应压力数据集中压力数据在时间线上的触发频率、压力数据大小变化关系判断用户处于正常行走状态或者跑步状态；其中，
当用户处于站立状态时，若用户存在来回交替的单脚掌对地并且对地后短暂消失的压力数据，则确定用户处于跑步状态；
当用户处于站立状态时，若用户存在来回交替的脚掌对地的压力数据，则确定用户处于行走状态。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：对压力数据集进行分析，确定用户两个脚掌对地的第二总压力值，当第二总压力值与用户的体重信息相互对应时确定用户处于站立状态，从而实现对用户站立状态的确定；在用户处于站立状态时，根据两个脚掌所对应压力数据集中压力数据在时间线上的触发频率、压力数据大小变化关系判断用户处于正常行走状态或者跑步状态；其中，当用户处于站立状态时，若用户存在来回交替的单脚掌对地并且对地后短暂消失的压力数据，则确定用户处于跑步状态；当用户处于站立状态时，若用户存在来回交替的脚掌对地的压力数据，则确定用户处于行走状态，更进一步的，通过设置判定模板(其中，判定模板中包含步频、步速、步长、步宽、足偏角、跨部长等信息)来实现对用户步态的准确判断。从而实现了对用户步态的判定。
在一个优选实施例中，点位分析单元执行以下操作：
确定预设在传感器阵列中多个位置的多个第二类压力传感器各自对应采集的压力数据，并将其作为第二类压力数据；
确定每个位置所对应的第二类压力数据，并按照采集时间构建该位置所对应的第二类压力数据波形；
根据每个位置以及其所对应的第二类压力数据波形确定该位置所对应的脉搏波动信息；
基于该位置类型所对应预设的脉搏波动信息状态比对表，判断用户足部以及腿部的血液循环健康状态。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：确定预设在传感器阵列中多个位置的多个第二类压力传感器各自对应采集的压力数据，并将其作为第二类压力数据，其中，第二压力传感器为灵敏度更高的压力传感器，方便对人体脉搏进行测量；确定每个位置所对应的第二类压力数据，并按照采集时间构建该位置所对应的第二类压力数据波形；根据每个位置以及其所对应的第二类压力数据波形确定该位置所对应的脉搏波动信息；基于该位置类型所对应预设的脉搏波动信息状态比对表，判断用户足部以及腿部的血液循环健康状态。进一步的能够确定用户足部以及腿部上多个点位的肌肉动态信息，该肌肉动态信息可为用户步态的识别提供参考依据，在确定用户的步态时参考肌肉动态信息确定用户腿部及足部的发力情况是否符合步态需求，进一步判断用户步态是否异常，并确定该种步态以及异常发力时所对应的病理状况，为用户的健康诊断提供依据。从而实现对用户足部以及腿部血液循环健康状态的检测。
在一个优选实施例中，参照图2，健康分析单元执行以下操作：
步骤S1、确定用户在预设的步态下的多个压力数据集，对多个压力数据集进行基于时间序列的线性排序以及周期识别处理，确定用户在多个步态周期内不同步态阶段下的多个压力数据集并进行归类；
步骤S2、将归类后任意一个类别的多个压力数据集进行均值处理，得到特定步态阶段在平均状态下的第一数据集；
步骤S3、利用不同的特定步态阶段各自对应的第一数据集构建用户在预设的步态下的第一样本；
步骤S4、将第一样本与预设的第一类健康样本进行第一类匹配计算得到第一类匹配度；
步骤S5、当第一类匹配度低于预设的第一类匹配度阈值时，将第一样本分别与预设的多个第二类健康样本进行第二类匹配计算得到多个第二类匹配度，根据最高的第二类匹配度所对应预设的病例类型确定用户的身体健康状态。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：通过确定用户在预设的步态下的多个压力数据集，对多个压力数据集进行基于时间序列的线性排序以及周期识别处理，确定用户在多个步态周期内不同步态阶段下的多个压力数据集并进行归类，例如，当用户处于步行状态时，采集用户在一个较长的预设时间段内的所有压力数据集，基于对用户步行状况的识别结果，确定用户每两步为一个步态周期，每个步态周期内根据脚掌受力点位置的变化状态来区分步态阶段，从而得到多个步态周期的多个步态阶段；将归类后任意一个类别的多个压力数据集进行均值处理，得到特定步态阶段在平均状态下的第一数据集，例如，将每两步分为1至10个步态阶段从而归类为10个类别，对于N个周期内任意一个步态阶段均有N个压力数据集，对该N个压力数据集进行均值处理，得到该步态阶段在平均状态下的第一数据集，通过该第一数据集来反映用户处于行走状态下的该步态阶段具有代表性的压力数据的分布情况；利用不同的特定步态阶段各自对应的第一数据集构建用户在预设的步态下的第一样本，该第一样本表示用户在预设的步态下的一个完整步态周期内用户足部压力数据的普遍性变化情况；将第一样本与预设的第一类健康样本进行第一类匹配计算得到第一类匹配度，该第一类健康样本从用户确认处于身体健康状态下的历史压力数据集中训练得到；当第一类匹配度低于预设的第一类匹配度阈值时确定用户当前的步态与往常正常情况下出现差异，则将第一样本分别与预设的多个第二类健康样本进行第二类匹配计算得到多个第二类匹配度，该第二类健康样本为针对某项病理的多个生病用户的历史压力数据集训练得到，根据最高的第二类匹配度所对应预设的病例类型确定用户的身体健康状态，从而实现了对用户的压力数据集与自身历史压力数据集的同比以及特定病例类型对应的历史压力数据集的环比分析，确定用户的身体健康状态是否正常，并确定异常类型所对应的病理情况。
在一个优选实施例中，参照图3，第一类匹配计算过程包括：
步骤S41、确定第一类健康样本与第一样本之间各个时间段或者步态阶段的相互对应关系，并提取第一样本中的第一数据集以及第一类健康样本中与之相互对应时间段或者步态阶段的第二数据集；
步骤S42、确定第一数据集多个关键点位置上的压力数据分别相对于第二数据集中相对应关键点位置上的压力数据的位移向量，并建立位移向量数据集；
步骤S43、根据位移向量数据集中每个位移向量相对应的关键点位置所预设的第一类权重系数进行加权计算并对结果进行倒置，得到该时间段或者步态阶段所对应的匹配度；
步骤S44、对不同步态阶段的匹配度基于该步态阶段对应预设的第二类权重系数进行加权计算并对结果进行倒置，得到第一类匹配度。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：通过确定第一类健康样本与第一样本之间各个时间段或者步态阶段的相互对应关系，并提取第一样本中的第一数据集以及第一类健康样本中与之相互对应时间段或者步态阶段的第二数据集；确定第一数据集多个关键点位置上的压力数据分别相对于第二数据集中相对应关键点位置上的压力数据的位移向量，并建立位移向量数据集；根据位移向量数据集中每个位移向量相对应的关键点位置所预设的第一类权重系数进行加权计算并对结果进行倒置，得到该时间段或者步态阶段所对应的匹配度；对不同步态阶段的匹配度基于该步态阶段对应预设的第二类权重系数进行加权计算并对结果进行倒置，得到第一类匹配度。从而实现对同一个阶段所采集的第一数据集以及表示正常情况下的第一类健康样本之间的匹配计算，通过利用相对应位置点上压力数据之间的位移向量来衡量两者之间的变化差异，并通过预设的每个位移向量相对应的关键点位置所预设的第一类权重系数来对关键点位移向量对判定结果的影响力进行放大，通过每个步态阶段各自对应预设的第二类权重系数对步态阶段对判定结果的影响力进行放大，最终实现了对第一样本与预设的第一类健康样本之间匹配程度的计算。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于通过布设在用户足部和腿部的传感器阵列采集用户足部和腿部对外的压力数据集；
数据传输模块，用于将压力数据集进行预处理后发送给主控模块；
主控模块，用于对预处理后的压力数据集进行分析，并根据分析结果确定用户的步态以及身体健康状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备，其特征在于，数据采集模块包括：
第一采集单元，用于通过布设在用户足部的第一传感器阵列采集用户足部对外的第一压力数据集；
第一调整单元，用于对第一压力数据集进行分析并根据分析结果提醒用户对所穿戴的第一传感器阵列的位置进行调整；
第二采集单元，用于通过布设在用户腿部的第二传感器阵列采集用户腿部对外的第二压力数据集；
第二调整单元，用于对第二压力数据集进行分析并根据分析结果提醒用户对所穿戴的第二传感器阵列的位置进行调整；
数据整理单元，用于将第一传感器阵列和第二传感器阵列调整完成后所采集的第一压力数据集以及第二压力数据集进行整合，生成压力数据集。
3.根据权利要求2所述的一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备，其特征在于，对第一压力数据集进行分析并根据分析结果提醒用户对所穿戴的第一传感器阵列的位置进行调整包括：
根据第一压力数据集确定其中高于预设的第一压力值以及低于预设的第二压力值的多个压力数据，并确定多个压力数据对应的多个压力传感器在第一传感器阵列中的第一分布状态，并将第一分布状态与预设的第一标准分布状态进行匹配并确定第一位移向量，当第一位移向量高于预设的第一位移向量阈值时，提醒用户调整足部的第一传感器阵列的穿戴位置；
对第二压力数据集进行分析并根据分析结果提醒用户对所穿戴的第二传感器阵列的位置进行调整包括：
根据第二压力数据集确定其中高于预设的第三压力值以及低于预设的第四压力值的多个压力数据，并确定多个压力数据对应的多个压力传感器在第二传感器阵列中的第二分布状态，并将第二分布状态与预设的第二标准分布状态进行匹配并确定第二位移向量，当第二位移向量高于预设的第二位移向量阈值时，提醒用户调整腿部的第二传感器阵列的穿戴位置。
4.根据权利要求1所述的一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备，其特征在于，数据传输模块包括：
第一存储单元，用于将采集的压力数据集进行存储；
预处理单元，用于对压力数据集中的每个压力数据进行基于该压力数据所对应压力传感器位置坐标的数据标注；
第二存储单元，用于对标注后的压力数据集进行临时存储；
数据传输单元，用于将第二存储单元内临时存储的压力数据集通过有线或无线的方式传输到主控模块。
5.根据权利要求1所述的一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备，其特征在于，主控模块包括：
整体分析单元，用于根据压力数据集对用户足部的形态以及足部压力分布状态进行分析，根据分析结果进一步确定用户的身高、体重以及BMI指标；
步态分析单元，用于根据压力数据集对用户足部以及腿部的运动状态进行分析，根据分析结果进一步确定用户的步态情况；
点位分析单元，用于根据预设在传感器阵列中多个位置的压力传感器所对应的压力数据确定用户足部以及腿部上多个点位的脉搏波动信息，并根据脉搏波动信息判断用户足部以及腿部的血液循环健康状态；
健康分析单元，用于将用户的压力数据集进行同比以及环比分析，根据分析结果确定用户的身体健康状态。
6.根据权利要求5所述的一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备，其特征在于，整体分析单元执行以下操作：
用压力数据集中的每一个压力数据减去预设的弹性压力值得到第二压力数据集；
确定第二压力数据集中所有压力数据之和为用户单脚掌对地的第一总压力值，进一步确定同一时刻用户两只脚掌对地的第二总压力值，并根据第二总压力值确定用户的体重信息；
确定第二压力数据集中大于预设的第一压力阈值的多项压力数据所构成的集群，并确定集群中每项压力数据所对应的传感器在二维平面上的第一类坐标；
利用多个第一类坐标形成用户的脚掌图形，并对脚掌图形的长度进行测量得到用户的脚掌长度；
根据用户的脚掌长度计算出用户的身高，并根据用户的体重计算出用户的BMI指标。
7.根据权利要求5所述的一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备，其特征在于，步态分析单元执行以下操作：
对压力数据集进行分析，确定用户两个脚掌对地的第二总压力值，当第二总压力值与用户的体重信息相互对应时确定用户处于站立状态；
在用户处于站立状态时，根据两个脚掌所对应压力数据集中压力数据在时间线上的触发频率、压力数据大小变化关系判断用户处于正常行走状态或者跑步状态；其中，
当用户处于站立状态时，若用户存在来回交替的单脚掌对地并且对地后短暂消失的压力数据，则确定用户处于跑步状态；
当用户处于站立状态时，若用户存在来回交替的脚掌对地的压力数据，则确定用户处于行走状态。
8.根据权利要求5所述的一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备，其特征在于，点位分析单元执行以下操作：
确定预设在传感器阵列中多个位置的多个第二类压力传感器各自对应采集的压力数据，并将其作为第二类压力数据；
确定每个位置所对应的第二类压力数据，并按照采集时间构建该位置所对应的第二类压力数据波形；
根据每个位置以及其所对应的第二类压力数据波形确定该位置所对应的脉搏波动信息；
基于该位置类型所对应预设的脉搏波动信息状态比对表，判断用户足部以及腿部的血液循环健康状态。
9.根据权利要求5所述的一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备，其特征在于，健康分析单元执行以下操作：
确定用户在预设的步态下的多个压力数据集，对多个压力数据集进行基于时间序列的线性排序以及周期识别处理，确定用户在多个步态周期内不同步态阶段下的多个压力数据集并进行归类；
将归类后任意一个类别的多个压力数据集进行均值处理，得到特定步态阶段在平均状态下的第一数据集；
利用不同的特定步态阶段各自对应的第一数据集构建用户在预设的步态下的第一样本；
将第一样本与预设的第一类健康样本进行第一类匹配计算得到第一类匹配度；
当第一类匹配度低于预设的第一类匹配度阈值时，将第一样本分别与预设的多个第二类健康样本进行第二类匹配计算得到多个第二类匹配度，根据最高的第二类匹配度所对应预设的病例类型确定用户的身体健康状态。
10.根据权利要求9所述的一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备，其特征在于，第一类匹配计算过程包括：
确定第一类健康样本与第一样本之间各个时间段或者步态阶段的相互对应关系，并提取第一样本中的第一数据集以及第一类健康样本中与之相互对应时间段或者步态阶段的第二数据集；
确定第一数据集多个关键点位置上的压力数据分别相对于第二数据集中相对应关键点位置上的压力数据的位移向量，并建立位移向量数据集；
根据位移向量数据集中每个位移向量相对应的关键点位置所预设的第一类权重系数进行加权计算并对结果进行倒置，得到该时间段或者步态阶段所对应的匹配度；
对不同步态阶段的匹配度基于该步态阶段对应预设的第二类权重系数进行加权计算并对结果进行倒置，得到第一类匹配度。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310830105.9A CN116746913A (zh) | 2023-07-07 | 2023-07-07 | 一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310830105.9A CN116746913A (zh) | 2023-07-07 | 2023-07-07 | 一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116746913A true CN116746913A (zh) | 2023-09-15 |
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ID=87947844
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310830105.9A Pending CN116746913A (zh) | 2023-07-07 | 2023-07-07 | 一种基于压力传感器监测步态和身体健康的设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116746913A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117281501A (zh) * | 2023-09-25 | 2023-12-26 | 国家体育总局运动医学研究所 | 智能女足下肢运动损伤预警装置及方法 |
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2023
- 2023-07-07 CN CN202310830105.9A patent/CN116746913A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117281501A (zh) * | 2023-09-25 | 2023-12-26 | 国家体育总局运动医学研究所 | 智能女足下肢运动损伤预警装置及方法 |
| CN117281501B (zh) * | 2023-09-25 | 2024-03-29 | 国家体育总局运动医学研究所 | 智能女足下肢运动损伤预警装置及方法 |
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