| 专利号 | 2024114404292 | 申请日 | 2024-10-16 | 专利名称 | 一种基于机器学习决策分类的异常步态检测方法及系统 |
| 授权日 | 2025-03-04 | 专利权人 | 青岛理工大学 | 发明人 | 郑义;李畅;刘坤华;王优强;王飞扬;王登泽;刘润昊;郭启欣 |
| 主分类号 | A61B5/11 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供一种基于机器学习决策分类的异常步态检测方法及系统，涉及异常步态检测技术领域，本发明通过建立人体实际行走模型，采集人体实际行走时的加速度、膝盖弯角、足底压力参数，分别对各项参数进行数据分析处理，并分别生成用于反映人行走时上下加速度的异常程度的垂直加速度异常评估指数、用于反映人行走时膝盖弯曲稳定程度的膝盖弯角异常指数、用于反映行走时两脚运动轨迹的非对称性程度的双脚干涉评估指数，并进行综合性分析，生成反映人体行走综合异常评估值的异常步态评估指数，从而输出行走步态异常等级，基于机器学习的输出结果进行进一步判断，从而提高评估判断准确性。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 人工智能 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
