層為隱含層;第Ξ層為輸出層，由2個輸出節點構成，兩個輸出節點 所分別對應的2個輸出分量依次表示步態正確和步態異常，2個輸出分量構成1個輸出矢量Y 為：，w表征為步態正確狀態、w表征為步態異常狀態。
[0084] 系統框圖如圖6所示，獲得的步態狀態結果通過傳輸模塊發送給客戶端，或者通過 傳輸模塊發送給云服務器進行存儲;使得客戶端能從云服務器中獲取步態狀態結果；
[0085] 微處理器對位置信息進行處理后通過傳輸模塊發送給云服務器進行存儲；
[0086] 微處理器對傾斜角度進行分析，判斷是否跌倒，若跌倒，則通過傳輸模塊發送報警 信息給云服務器;云服務器再將報警信息推送給監護人客戶端；
[0087] 監護人客戶端通過云服務器獲取用戶位置信息。
[0088] 具體實施中，根據腳部加速度及腳底壓力的周期變化，可W實現計步功能。
[0089] 云端服務器保存用戶的原始數據，并生成用戶檔案。對一段時間內的數據綜合分 析，分析用戶運動狀況的變化。
[0090] 手機客戶端根據用戶及監護人角色不同，具有不同的權限，用戶可在手機端實時 查看自己的步態狀況，提醒用戶運動中的不正確姿態。監護人可查看用戶位置數據，也可接 收用戶的危險狀況報警。
【主權項】
1. 一種可穿戴式多信息融合的步態分析系統，其特征包括:柔性傳感器模塊、三軸加速 度及陀螺儀傳感器、微處理器、供電模塊、傳輸模塊、定位模塊、客戶端和云服務器；由所述 三軸加速度及陀螺儀傳感器、微處理器、供電模塊和傳輸模塊構成步態分析裝置并設置在 鞋底的腳弓處;所述客戶端包括監護人客戶端和用戶客戶端； 所述傳感器模塊包括柔性壓力傳感器(1)和柔性拉伸傳感器(2); 所述柔性壓力傳感器（1)設置在鞋墊的腳跟部、腳弓部和前腳掌部，用于采集腳底壓力 信息并通過吸附式排針(3)傳遞給所述微處理器； 所述柔性拉伸傳感器(2)設置在鞋墊的腳弓部和前腳掌部之間，用于采集腳底彎曲度 并也通過吸附式排針(3)傳遞給所述微處理器； 所述三軸加速度及陀螺儀傳感器用于采集三個方向上的加速度和傾斜角度并傳遞給 所述微處理器； 所述定位模塊獲取用戶的位置信息并發送給所述微處理器； 所述微處理器對所接收到的腳底壓力信息進行計算，獲得壓力中心點信息；并根據所 述壓力中心點信息、腳底彎曲度和加速度進行分析，獲得步態特征值； 所述微處理器將所述步態特征值輸入到神經網絡中進行步態判斷，獲得的步態狀態結 果通過所述傳輸模塊發送給所述客戶端，或者通過所述傳輸模塊發送給所述云服務器進行 存儲;使得所述客戶端能從所述云服務器中獲取步態狀態結果； 所述微處理器對所述位置信息進行處理后通過所述傳輸模塊發送給所述云服務器進 行存儲； 所述微處理器對所述傾斜角度進行分析，判斷是否跌倒，若跌倒，則通過傳輸模塊發送 報警信息給所述云服務器;所述云服務器再將所述報警信息推送給所述監護人客戶端； 所述監護人客戶端通過所述云服務器獲取用戶位置信息。2. 根據權利要求1所述的可穿戴式多信息融合的步態分析系統，其特征是:所述柔性壓 力傳感器(1)的組成包括:柔性PCB板(la)、銅電極(lb)、微結構敏感材料層（lc)和塑料薄膜 (Id)； 在所述上柔性PCB板（la)印刷有所述銅電極（lb)，并在所述銅電極（lb)的表面覆蓋所 述微結構敏感材料層(lc);在所述微結構敏感材料層(lc)上覆蓋所述塑料薄膜(Id); 所述柔性拉伸傳感器(2)的組成包括:上層塑料薄膜(2a)、導電銀膠（2b)、敏感材料層 (2c)和下層塑料薄膜(2d); 在所述下層塑料薄膜(2d)上印刷有間隔設置的兩塊導電銀膠(2b)作為電極;所述敏感 材料層(2c)通過所述兩塊導電銀膠(2b)粘貼在所述下層塑料薄膜(2d)上;在所述敏感材料 層(2c)的表面覆蓋上層塑料薄膜(2a)。3. 根據權利要求2所述的可穿戴式多信息融合的步態分析系統，其特征是:所述微結構 敏感材料層(lc)設置為金字塔型陣列形式，并以塔頂與銅電極(lb)接觸。4. 根據權利要求2所述的可穿戴式多信息融合的步態分析系統，其特征是:所述微結構 敏感材料層（lc)是將炭黑與石墨稀以3:1的質量比混合后，再以4%的總質量分數填充在硅 橡膠中成型獲得； 所述敏感材料層(2c)是將炭黑與石墨稀以3:1的質量比混合后，再以6%的總質量分數 填充在娃橡膠中成型獲得。5.-種可穿戴式多信息融合的步態分析方法，其特征是按如下步驟進行： 步驟1、以鞋墊的外接矩形的一個頂點設為原點0,將所述原點0的兩條鄰邊分別設置為 X軸和Y軸、以垂直與所述外接矩形的方向作為Z軸，構成坐標系0-ΧΥΖ; 步驟2、在所述坐標系Χ0Υ中，獲取η個柔性壓力傳感器的位置坐標，記為{(xl，yi)，（ X2， y2)，…，Ui，yi)，…，（Xn，yn)}，（Xi，yi)表示第i個柔性壓力傳感器的位置坐標;1 < i <n; 步驟3、利用所述η個柔性壓力傳感器獲取η個腳底壓力值，記為{丹，內，…，Pi，…，PnhPi 表示第i個柔性壓力傳感器的腳底壓力值； 步驟4、利用式(1)和式⑵獲得壓力中心點信息(Xc；，y。）：步驟5、通過柔性拉伸傳感器(2)獲取t時刻的腳底彎曲度Ct; 步驟6、通過三軸加速度及陀螺儀傳感器獲取t時刻三個方向上的加速度<、<、<， 并利用式(3)獲得t時刻加速度的矢量值St:步驟7、分別采集正常步態和異常步態時，壓力中心點信息(xc，yc)、腳底彎曲度Ct、三個 方向上的加速度4、<、4以及加速度的矢量值St，這七種數據各自的七種特征值，用于 對神經網絡進行訓練，獲得步態分析模型；七種特征值包括最大值、最小值、均值、變化范 圍、振幅、方差和標準差； 步驟8、設定所述壓力中心點信息(Xc，yc)、腳底彎曲度、三個方向上的加速度以及加速 度的矢量值各自的七種特征值所相應的行走閾值； 步驟9、以T為采樣周期，F為采樣頻率，形成采樣時間窗；在采樣時間窗中，采集由壓力 中心點信息(X。，yc )、腳底彎曲度、三個方向上的加速度以及加速度的矢量值各自的七種特 征值所組成的運動數據； 步驟10、將所述運動數據與所設定的行走閾值進行比較，判斷在采樣時間窗中，用戶是 否在行走狀態;若在行走狀態，則執行步驟11; 步驟11、將所述運動數據輸入所述步態分析模型中，從而獲得在采樣時間窗中的步態 狀態結果。
【專利摘要】本發明公開了一種可穿戴式多信息融合的步態分析系統及其方法，其特征包括：柔性傳感器模塊、三軸加速度及陀螺儀傳感器、微處理器、供電模塊、傳輸模塊、定位模塊、客戶端和云服務器等。通過柔性傳感器測量用戶行走時，腳底部的步態數據，經微處理器分析后，通過傳輸模塊發送至云服務器，并實時在用戶客戶端顯示步態狀況。若用戶出現緊急情況，用戶監護人也可收到報警信息，并實時定位用戶位置，實施救護。本發明能讓監護人隨時了解被監護者的步態狀況，實時接收被監護者運動中的報警信息及定位信息，從而為足部病人康復，老年人步姿監測，兒童學步等提供支持和幫助。
【IPC分類】A61B5/11, G06F19/00, A61B5/00
【公開號】CN105631195
【申請號】CN201510971801
【發明人】黃英, 騰珂, 馬陽洋, 郭小輝, 劉平
【申請人】合肥工業大學
【公開日】2016年6月1日
【申請日】2015年12月18日