步态识别的目的是根据视频中人的行走方式来识别一个人。与人脸、指纹、虹膜和掌纹相比，步态难以伪装，可以在很远的距离内工作，这使得它在犯罪预防、法医鉴定和社会安全方面具有独特的潜力。由于深度学习的蓬勃发展，在受控环境下识别步态已经取得了重大进展。近步态识别的基本引擎包括网络架构的演变、损失函数的设计和不断增长的步态基准。尽管步态识别在过去几年中取得了令人印象深刻的进展，而且它具有长距离识别的独特优势，但这种技术尚未在现实世界的应用中得到部署。一个值得注意的障碍是，几乎没有公共基准来训练和评估野外的步态识别器。足底压力步态分析系统测得的数据已被认为是糖尿病和周围神经病变患者评估中的一个重要因素。动态步态评估系统科研
足型根据足弓的状态分为正常足、高弓足、扁平足，足弓的健康与否关系着足部对身体的支撑和受力平衡。如果足弓有问题则会影响骨骼、肌肉的正常功能，对日常生活行动上也有不同程度的影响。一、步态分析仪应用原理采用力的传感技术对足底压力的分布进行检测，在一台设备上同时时间静态和动态的测试、分析、训练的功能。根据不同区域足部压力的大小分布，检测结果会采用不同的颜色进行区分，对比健康足底压力的分布情况可以直观了解到足部的哪一区域出现了问题。除了对足底压力的检测，步态分析仪还可以对检测者进行平衡测试，通过力量和压力中心曲线分析人体的平衡状态。动态步态评估系统科研足底压力步态分析系统采用高分辨率和高精度的压阻式压力传感器 ,兼具大量程,高精度和可靠性好等特点。
步行是人类基本的运动方式，人体的运动都是以运动链的形式进行的，因此下肢乃至全身的生理、结构和功能等方面的信息都可以从步态和足底压力中表现出来。正常步行并不需要思考，然而步行的控制十分复杂，包括中枢命令，身体平衡和协调控制，涉及足、踝、膝、髋、躯干、颈、肩、臂的肌肉和关节协同运动。足底压力测定是步态分析的一个重要组成部分，是分析和衡量异常足底应力分布和步态的基础，它对运动系统疾病的病因分析、诊断、功能及疗效评定均有重要意义，因此其临床应用越来越广。
步态分析的临床意义1、评估患者是否存在异常步态（平足、尖足、偏瘫步态、膝内翻(O腿)和膝外翻(X腿)步态）以及步态异常的性质和程度2、为分析异常步态原因和矫正异常步态、制订方案提供必要的依据3、评定康复理疗的效果。步态分析的适应症与禁忌症适应症1、CNS损伤：如脑卒中、脑外伤后偏瘫、脑瘫、帕金森病、小脑及其传导通路病变。2、骨关节疾病与外伤：截肢、髋关节或膝关节置换术后、关节炎、韧带损伤、踝扭伤、下肢不等长等3、肌肉骨骼疼痛患者：脊柱侧弯、骨盆旋转、腰椎病等4、下肢肌力损伤：脊髓灰质炎、股神经损伤、腓总神经损伤等周围神经损伤禁忌症：严重心肺疾患、下肢骨折未愈合等。足底压力步态分析系统可揭示人体运动过程中足的动力性特征。
在基于机器视觉的步态识别中，系统利用摄像机获取数据，然后利用图像处理技术对数据进行分析。另一方面，基于地面传感器的步态识别系统通过一个垫子工作，这个垫子可以测量一个人的步伐所产生的力量和速度。基于可穿戴传感器的步态识别系统使用带有传感器的可穿戴设备，如加速度计、陀螺仪传感器和力传感器，来检测和记录步态活动。研究人员在论文中写道：这篇论文介绍了一种智能手机用户认证系统的开发，该系统利用了该设备已有的硬件。身份验证是基于智能手机用户的步态模式，这是一种生物特征。比勒陀利亚大学和香港城市大学的研究团队开发了一种基于可穿戴传感器的步态识别系统，该系统利用了智能手机已有的硬件，尤其是其加速度计。足底压力步态分析系统通过动静态分析足压,准确评估扁平足,高足弓等带来的影响。动态步态评估系统科研
足底压力步态分析系统主要应用于临床评估训练，体育科研，高校教学研究等领域 。动态步态评估系统科研
膝过伸：膝过伸很常见，但一般是代偿性改变，多见于支撑相早期。一侧膝关节无力可导致对侧代偿膝过伸；趾屈肌痉挛或挛缩导致膝过伸；膝塌陷步态时采用膝过伸代偿；支撑相伸肌痉挛；躯干前倾时重力线落在膝关节重心前方，促使膝关节后伸以保持平衡。短腿步态：患肢缩短达cm以上者，该侧着地时同侧骨盆下降导致同侧肩倾斜下降，对侧迈步腿髋膝关节过度屈曲、踝关节过度背屈。如果缩短超过100px，则缩短侧下肢以足尖着地行走，其步态统称短腿步态。臀大肌步态：臀大肌是主要的伸髋及脊柱稳定肌。在触地时控制重力中心向前。臀大肌无力者，足跟着地时常用力将腰部前凸，使重力线落在髋关节后方，形成仰胸挺腹的臀大肌步态。臀中肌步态：患者在支撑相早期和中期骨盆向患侧下移超过5°，髋关节向患侧凸，患者肩和腰出现代偿性侧弯，以增加骨盆稳定度。患侧下肢相对过长，所以在摆动相膝关节和踝关节屈曲增加，以保证地面廓清。典型的步态特征表现为鸭步。 动态步态评估系统科研
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