直立行走是人区别于猿的重要标志，也是人类区别于其他动物的关键特征之一。步行是人类生存的基础，人类的社会活动也离不开步行。但是许多的因素都会对步行产生影响甚至造成步行障碍，这将给患者的日常生活、学习和工作带来极大的困扰。所以，步行能力的恢复也是残疾者**迫切需要恢复的功能之一。步行（walking）：是指通过双脚的交互移动进行安全、有效的周期性运动。步态是步行的行为特征，是一个人行走时的表现形式，又称行走模式。步行周期（gaitcycle）：是指完成一个完整步行过程所需要的时间，即指自一侧腿向前迈步该足跟着地时起，至该足跟再次着地时止所用的时间，称为一个步行周期。在每一个步行周期中，每一侧下肢都要经历一个与地面由接触到负重，再离地腾空向前挪动的过程；因此，根据下肢在步行时的位置，又可分为支撑相和摆动相。 足底压力步态分析系统在医疗领域适用于骨科、康复科、内分泌科、神经内科 、老年病科 、以及体检中心等科室。哪里有步态评估测试
在过去的十年里，步态分析系统（CatWalk）已经被证明是一种高效无创的评估慢性疼痛的方法，被证实为研究啮齿类动物许多疾病模型的方法工具，如神经退行性疾病，肌筋膜炎症，周围神经损伤，骨关节炎，外伤。该方法通过视频跟踪分析步态，对每个爪印的时空参数和动态肢体协调进行了完整的分析。大鼠术后步态分析采用步态分析系统（CatWalk）具体参考之前文献报道，总的来说CatWalk的原理是：大鼠在一条8厘米宽的走廊里，非强迫自主穿过一块发光的玻璃板，与玻璃板接触后，脚爪把绿灯反射到下面的摄像机（100HZ）上，摄像机就会记录整个运动的过程。每只动物的每一次实验的步态相关指标都会被系统记录，整个过程没有食物诱导刺激。 电容式步态评估评估足底压力步态分析系统对患者综合测试量化指标，对比不同疗法进行研究。
疼痛问题一直困扰着我们的日常生活，牙痛，肠胃痛，伤病痛等。有时候折腾得我们彻夜难眠，疼痛难忍，精疲力竭。所以人们对疼痛的研究一直很重视，不断开发出新的动物模型和疼痛监测设备。动物步态分析系统（CatWalk）就是的利用大小鼠为动物模型的疼痛研究设备，主要通过监测动物步态的变化来研究疼痛变化情况，如某一个肢体的疼痛会导致该只脚着地时间缩短、着地面积减少、着地力量减少、空中悬浮时间增长等。动物步态分析系统可以准确的测定上述这些参数的变化，为疼痛研究提供精确的数据。另外可以连续多次，快速准确的测定这些数据。因此可以用于高通量的数据研究，以及长时间的疼痛恢复过程的监测。过去该系统主要用于神经性疼痛、脊髓损伤、神经退行变、脑中风的研究。
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可以帮助医护人员确定相关疾病患病程度分析和制定相关康复计划提供帮助。
步态分析仪对足底压力的检测，通过传感器对力的分布情况进行可视化转换，综合分析压力映射的分布，对足底压力分布的平均值做出图表形式的转换，直观显示足部类型与压力大小的分布，对前脚掌、后脚掌的压力比做出统计。在动态测试过程中，对行走时压力的中心轨迹线分布情况进行记录，通过数据对比，了解检测者的步态行程步骤，筛查是否健康。步态识别是如何实现的？步态识别技术是采用摄像头对识别目标的走路过程进行数据获取、检测、分割，也就是视觉检测整个行走过程的画面完成一个完成的行走周期后，针对特征进行提取数据后，将该步态数据输入要对比的数据库进行比对进而识别的检测目标的身份确认。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。电容式步态评估评估
足底压力步态分析系统是一款通过检测足部压力状态,指示人体的下肢或足部出现了哪些问题的设备。哪里有步态评估测试
大多数步态数据集都是在相对固定和受限的环境中采集的，如实验室或静态室外环境。CASIA-B和OU-MVLP是近期步态识别研究中**常用的数据集。CASIA-B包含124个对象和13,640个序列，它建于2006年。OU-MVLP由10,307个身份ID和288,596个行走视频组成，就对象数量而言，它是一个大步态数据集。更多数据集的统计数据见表1，这些数据集主要是在受控环境下构建的，是为预定义的跨视角步态识别而设计的。然而，在真实场景中，步态识别会遇到完全不受约束的挑战，如不同的视角、遮挡、各种携带和穿戴条件、复杂和动态的背景干扰、照明、行走方式、表面影响等。现有的基准远远落后于实际步态识别的要求。考虑到人脸识别和行人重识别（ReID）的成功，现在是时候在野外进行基准步态识别了。 哪里有步态评估测试
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