基于惯性传感器的运动健康步态辅助检测系统

生物、医药及医疗机械

技术成熟度：原型验证

成果原理：本成果利用智能手机惯性传感器，将步态转化为数据信号，通过预处理、特征提取及时频域分析等实现便捷且客观的步态分析与评估。

创新点：通过对不同工况下肢步态数据进行处理得到步态特征信号，将特征信号与视频对照标定，实现对下肢运动信号的协同监测及特征辨识，融合时域、频域和生物力学特征实现多模态式机器学习，最终构建智能步态分析评估模型。

应用场景：该系统操作简便、性价比高。适用于个人步态检测、老年人跌倒预警等场景。也有望作为骨科术后康复、运动损伤评估等医疗领域的经济高效步态分析工具

应用案例：与哈医大一院、二院及哈尔滨市第五医院合作。

成果获奖：黑龙江省最具转化潜力科技成果遴选入围前300。

1.采集到的信号和真实步态的对应情况

 

2.对步态信号进行特征提取

3.对步态信号进行评估