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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种步态分析方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115690898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211168077.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种步态分析方法和装置是由姚杰;余婷;樊瑜波设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种步态分析方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种步态分析方法和装置，涉及数据处理领域。为解决现有的步态分析方法成本较高、操作和维护比较复杂，且反光标记点传感器等设备的佩戴会干扰测试者自然步态等问题而发明。包括：获取至少两个深度图像采集器同步采集的时序初始深度图像；根据时序初始深度图像对预设原始骨架模型进行处理，得到待测人员的待测骨架和待测骨架的各特征点的第一运动轨迹；根据待测骨架对预设原始肌骨模型进行匹配，得到符合待测人员的体型特征的待测肌骨模型；获取待测肌骨模型的各关节点的第二运动轨迹；根据待测肌骨模型的各关节点的第二运动轨迹对待测人员进行步态分析计算，得到待测人员步态运动的平均动力学参数、平均运动学参数和平均时空参数。

本发明授权一种步态分析方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种步态分析方法，其特征在于，包括： 获取至少两个深度图像采集器同步采集的时序初始深度图像，所述时序初始深度图像为通过所述至少两个深度图像采集器对待测人员的步态运动过程进行全方位采集得到的； 根据所述时序初始深度图像对预设原始骨架模型进行处理，得到所述待测人员的待测骨架和所述待测骨架的各特征点的第一运动轨迹； 根据所述待测骨架对预设原始肌骨模型进行匹配，得到符合所述待测人员的体型特征的待测肌骨模型； 根据所述待测骨架的各特征点的第一运动轨迹对所述待测肌骨模型进行驱动跟踪优化，获取所述待测肌骨模型的各关节点的第二运动轨迹； 根据所述待测肌骨模型的各关节点的第二运动轨迹对所述待测人员进行步态分析计算，得到所述待测人员步态运动的平均动力学参数、平均运动学参数和平均时空参数； 所述平均动力学参数包括各个步态周期的三轴地反力及力矩变化曲线的平均变化曲线、各个步态周期的各关节接触力及力矩变化曲线的平均变化曲线、各个步态周期的肌肉力及肌肉激活度变化曲线的平均变化曲线； 所述平均运动学参数包括各个步态周期的关节轨迹变化曲线的平均变化曲线和关节角度变化曲线的平均变化曲线； 所述平均时空参数包括平均步幅、平均步速和平均步态周期； 所述根据所述时序初始深度图像对预设原始骨架模型进行处理，包括： 将同步的至少两个时序初始深度图像进行图像融合，得到时序融合深度图像； 从所述时序融合深度图像中提取所述待测人员的时序步态深度图像； 根据所述待测人员的时序步态深度图像对预设原始骨架模型进行处理，得到所述待测人员的待测骨架和所述待测骨架的各特征点的第一运动轨迹； 所述根据所述待测人员的时序步态深度图像对预设原始骨架模型进行处理，包括： 将所述待测人员的时序步态深度图像的坐标系和预设原始骨架模型的坐标系统一，得到时序统一深度图像和统一骨架模型； 根据所述时序统一深度图像中初始帧图像对所述统一骨架模型进行匹配调整，得到与所述待测人员匹配的初始骨架模型； 根据所述初始骨架模型和所有时序统一深度图像进行迭代优化，得到所述待测人员的待测骨架； 获取所述待测骨架的各特征点的第一运动轨迹； 所述根据所述待测肌骨模型的各关节点的第二运动轨迹对所述待测人员进行步态分析计算，包括： 根据所述待测肌骨模型的各关节点的第二运动轨迹对所述待测人员进行步态划分，得到所述平均时空参数； 根据所述待测肌骨模型的各关节点的第二运动轨迹驱动所述待测肌骨模型进行逆向动力学计算后分别获取对应的平均值，得到所述平均动力学参数和平均运动学参数。

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