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。 足底压力步态分析系统常见的类型有两种，一：鞋垫式；二：平板式。彩色成像步态评估系统分析
步态定义：步行是人类生存的基础，步态是步行的行为特征。步态分析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和影响因素，从而指导康复评估和理疗，也有助于临床诊断、疗效评定及损伤机制的研究等。正常步态主要分为两个相：支撑相：是指足接触地面和承受重力的时相，占步态周期的60%。包括：足跟接地、足掌接地、支撑中期、足跟离地、足趾离地5个时段；摆动相：足在空中向前摆动的时相，占步态周期的40%，由加速期、摆动中期、减速期这3期构成。3D步态评估系统多少钱足底压力步态分析系统是芯康自主研发生产,拥有注册证,质量体系认证,检验报告的设备。
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。
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。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 。
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。 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。定制步态评估定制
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足底压力测试还可非常准确的诊断出患者的平足状况，足弓塌陷程度。通过动态的步态测试，进一步分析患者的具体病症，例如：行走步态沉重无弹性，吸收震荡力能力差；足内外翻情况，从而引起膝关节、髋关节及腰部的损伤。足底压力测试技术是一项基于生物力学原理，探测人体下肢结构状况，评藉预估未来足部疾病，提供科学康复治疗方法的国际先进技术。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。 彩色成像步态评估系统分析
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