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公开(公告)号:CN104473650B
公开(公告)日:2017-03-15
申请号:CN201410833582.1
申请日:2014-12-25
申请人: 中国科学院合肥物质科学研究院
IPC分类号: A61B5/11
摘要: 本发明公开了一种基于柔性力敏传感器的运动能耗监测鞋及其监测方法,通过采集足底压力分布信息获取用户的步频、步速等运动参数信息,结合性别、身高、下肢长度等人体属性参数,利用多元线性回归分析方法建立运动能耗模型,实现运动能耗的实时监测。运动能耗监测鞋包括安装有柔性力敏传感鞋垫的运动鞋和腕表。运动鞋内的柔性力敏传感鞋垫实时采集用户的足底压力分布信息并通过ZigBee无线方式传输给腕表,腕表将足底压力分布信息、年龄、身高以及下肢长度等参数代入运动能耗模型中,得到运动能耗信息,并对能耗信息进行存储和显示。本发明运动能耗监测鞋是一种成本低廉、易于穿戴、能耗计算准确且具有实时反馈功能的运动能耗监测设备。
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公开(公告)号:CN107704108A
公开(公告)日:2018-02-16
申请号:CN201710546343.1
申请日:2017-07-06
申请人: 中国科学院合肥物质科学研究院
IPC分类号: G06F3/0354 , G06F3/041
CPC分类号: G06F3/03547 , G06F3/0414 , G06F2203/04105
摘要: 本发明涉及一种基于柔性压力传感器的足部书写板,包括底板和依次设置在其上的传感器基板和保护层,所述底板上设置有供电模块、信息处理模块、数据传输模块,所述传感器基板包括阵列分布的压力传感器和数据采集模块,所述保护层上设置有电源开关、液晶显示屏和铺设在压力传感器阵列上的柔性保护膜。本发明利用柔性压力传感器,在计算机汉字输入设备中加入足部的输入,对于上肢行动不便的人来说,能让这些人通过下肢实现与计算机的汉字输入。
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公开(公告)号:CN104398263B
公开(公告)日:2018-02-16
申请号:CN201410833652.3
申请日:2014-12-25
申请人: 中国科学院合肥物质科学研究院 , 安徽中医药大学神经病学研究所附属医院
IPC分类号: A61B5/11
摘要: 本发明提出了一种基于近似熵和互近似熵的帕金森患者震颤症状量化评测方法,该方法涉及医疗卫生、模式识别等领域,其特征在于包括:指定动作下拇指震颤数据采集、食指震颤数据采集及统一帕金森病评分量表UPDRS打分;震颤数据预处理;样本训练集与样本测试集划分;震颤数据近似熵与震颤数据之间的互近似熵计算;分类器的模型构建以及方法的有效性验证。本发明方法利用近似熵和互近似熵有效揭示了帕金森患者震颤的规律性和同步性,结合患者的震颤幅度、震颤频率等特征能够准确对患者的震颤症状进行量化分级。本发明方法是一种客观评估帕金森患者震颤症状的方法,可应用于帕金森患者的治疗和康复评估等领域。
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公开(公告)号:CN104473650A
公开(公告)日:2015-04-01
申请号:CN201410833582.1
申请日:2014-12-25
申请人: 中国科学院合肥物质科学研究院
IPC分类号: A61B5/11
CPC分类号: A61B5/112 , A61B2560/0204 , A61B2560/0209
摘要: 本发明公开了一种基于柔性力敏传感器的运动能耗监测鞋及其监测方法,通过采集足底压力分布信息获取用户的步频、步速等运动参数信息,结合性别、身高、下肢长度等人体属性参数,利用多元线性回归分析方法建立运动能耗模型,实现运动能耗的实时监测。运动能耗监测鞋包括安装有柔性力敏传感鞋垫的运动鞋和腕表。运动鞋内的柔性力敏传感鞋垫实时采集用户的足底压力分布信息并通过ZigBee无线方式传输给腕表,腕表将足底压力分布信息、年龄、身高以及下肢长度等参数代入运动能耗模型中,得到运动能耗信息,并对能耗信息进行存储和显示。本发明运动能耗监测鞋是一种成本低廉、易于穿戴、能耗计算准确且具有实时反馈功能的运动能耗监测设备。
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公开(公告)号:CN104461013A
公开(公告)日:2015-03-25
申请号:CN201410833641.5
申请日:2014-12-25
申请人: 中国科学院合肥物质科学研究院
CPC分类号: G06F3/011 , G06F3/0346 , G06T13/40 , G06T17/00
摘要: 一种基于惯性传感单元的人体动作重构与分析系统及方法,包括姿态信息获取系统、WIFI无线路由器和中心计算机,姿态信息获取系统由多个惯性传感单元组成,惯性传感单元分别安装在人体的多个部位,实时采集各部位的加速度、角速度和地磁信息,并融合得到姿态角、四元数以及欧拉角等姿态信息;然后将采集信息和融合信息通过WIFI方式经由WIFI无线路由器发送到中心计算机;中心计算机融合各惯性传感单元姿态信息数据完成人体动作重构,并提取位置、速度、角度、加速度、角加速度等运动参数用于人体动作生物力学分析和运动学分析。本发明最大限度减少对受试者运动动作的影响,既满足全身运动动作捕捉需要又满足特定部位专项动作捕捉需要,适用多种应用场合。
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公开(公告)号:CN104434128A
公开(公告)日:2015-03-25
申请号:CN201410833584.0
申请日:2014-12-25
申请人: 中国科学院合肥物质科学研究院
IPC分类号: A61B5/11
CPC分类号: A61B5/112 , A61B5/1038 , A61B5/1174
摘要: 本发明公开了一种基于足底压力分布信息的左右脚动态识别方法,包括足底压力数据滤波、足底压力数据聚类、单步脚印图像处理及左右脚动态识别;其中足底压力数据滤波采用一种改进型的IMF滤波算法;足底压力数据聚类分析采用K-means聚类算法;单步脚印图像处理包括脚印图像双线性插值放大、中值滤波及形态学处理等;左右脚动态识别依据拟合后的脚印轮廓曲线和脚印宽度曲线的极值分布情况进行判别。本发明方法能够实时处理分析足底压力数据,并根据脚印序列每一步的起止时间计算行走过程中的步态特征参数。本发明方法简单、识别速度快、识别准确率高且具有较好的鲁棒性,可推广应用于医院、康复机构以及从事相关步态研究的高校和研究机构。
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