基于智能边缘传感器系统的无标记人体步态分析

人体步态是神经系统与肌肉系统之间复杂的相互作用，反映了个体的神经和生理状况。这使得步态分析成为生物力学和医学专家的宝贵工具。传统观察式步态分析虽具成本效益，但缺乏可靠性和准确性；而仪器化步态分析，特别是基于标记的光学系统，虽提供准确数据，却昂贵且耗时。本文介绍了一种利用配备智能边缘传感器的多相机设置进行无标记步态分析的新方法，可在无基准标记的情况下估计三维身体姿态。我们提出了一种带有三元组损失计算的孪生嵌入网络，以通过步态模式识别个体。该网络能有效地将步态序列映射到嵌入空间，使得同一個体或活动的序列紧密聚类，而不同个体或活动的序列则被分开。我们的结果展示了所提系统在多样化真实环境中实现高效自动化步态分析的潜力，可促进广泛的应用。