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。足踝、下肢关节及各类创伤疾病通过足底压力步态分析系统可评估疾病原因为治疗方案的制定 ，提供数据依据 。AI步态评估系统矫正
协调能力及肌张力均衡：步行中为了保证双下肢各关节在步行周期的各个不同时期发挥正常作用，双侧上、下肢的肌肉主要指引起各关节运动的主动肌、固定肌以及协同肌和拮抗肌之间，能协调配合，特别是拮抗肌之间的肌张力和肌力的协调匹配，保证了各关节在步行时能正常运动。4、感觉功能及空间认知功能：感觉是步行的基础，特别是本体感觉直接影响步行的进行。步行中上下肢各关节所处的位置，落步时的步幅及深浅高低等均直接影响步行完成的质量。、中枢控制：是指***系统在对多种感觉信息进行分析整合以后，下达的运动指令，任何原因导致的***系统损伤和破坏，都会影响对步行的控制，产生异常步态，甚至造成步态障碍。如何测步态评估系统定制通过足底压力步态分析系统测试，可了解人体处于疾病状态时,足部功能异常引起的足底压力异常变化和分布。
步态(gaiD是人类步行的行为特征,涉及行为习惯、职业、教育、年龄及性别等因素，也受到多种疾病的影响。步行的控制十分复杂，包括中枢命令，身体平衡及协调控制,涉及下肢各关节和肌肉的协同运动，同时也与上肢和躯干的姿势有关。任何环节的失调都可能影响步行和步态，而异常也有可能被代偿或掩盖。步态分析(gaitanalysis就是研究步行规律的检查方法，旨在通过生物力学和运动学手段,揭示步态异常的关键环节及影响因素，从而指导康复评估和***，也有助于临床诊断、疗效评估及机理研究等。其研究范围分为3个方面:1行走时肢体和关节活动的运动观察和分析;2行走时足地作用力的观察和分析:3行走时关节内应力分布和肌肉、韧带力的推算和分析。
长时间高度的队列训练条件下足底负荷较大，容易造成足部疲劳损伤，同时长时间在错误生物力线的条件下站军姿，也会造成足部以及身体受力失衡，形成慢性疼痛或下肢损伤。足踝部损伤在训练中发生率较高，尤见于伞兵着陆时或士兵长时间行走、跑步和障碍训练时。足底压力步态分析仪使用薄膜压感技术，计算机化测量人站立或行走中足底接触面压力的分布，并以直观形象的二维彩色图像实时显示压力分布的轮廓和各种数据。姿势评估系统利用机器视觉自动识别骨性标志点，智能推测肌肉骨骼状态并给出风险评级，快速检测出体态问题。通过姿势评估系统测出的数据分析训练人员体态，纠正训练中的不良动作，降低人员训练的受伤率。足底压力步态分析系统是一种用于步态分析的常用工具。
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。压力成像步态评估系统大概价格
足底压力步态分析系统采通过站立行走,即可得到检测数据分析足部压力异常,提供解决方案以及判断依据。AI步态评估系统矫正
步态分析（gaitanalysis）就是研究步行规律的检查方法，旨在通过生物力学和运动学手段，揭示步态异常的关键环节及影响因素，从而指导康复评估和医治，有助于临床诊断、疗效评估及机理研究等。步态分析中，常通过一些特殊参数来描述步态正常与否，这些步态参数通常包括以下几类：步态周期、运动学参数、动力学参数、肌电活动参数和能量代谢参数等。正常步行必须完成三个过程：支持体重、单腿支撑和摆动腿迈步。在临床工作中，对患有神经系统或骨骼肌肉系统疾病而可能影响行走能力的患者需要进行步态分析，以评定患者是否存在异常步态以及步态异常的性质和程度。AI步态评估系统矫正
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