基于多传感器信息融合的智能可穿戴设备及其产业化
项目概况
- 成果名称：基于多传感器信息融合的智能可穿戴设备及其产业化 简介：基于多传感器的智能鞋垫等可穿戴式产品，可以应用于运动 员和足踝类疾病患者的科学和精细化训练与康复等领域，以提高其 成绩及加快患者康复效率。本项目是基于智能可穿戴设备，通过将 多种传感器安装在鞋垫和人体各个运动部位，通过无线通信的方式 与手机或者外部计算机相连接。实时采集多种传感器数成果名称： 基于多传感器信息融合的智能可穿戴设备及其产业化 简介：通过 将多种传感器安装在鞋垫和人体各个运动部位，通过无线通信的方 式与手机或者外部计算机连接。实时采集多种传感器数据并经过算 法分析，精确测量各关节运动参数及足底压力分布、步频及步幅等 步态信息，可用于科学和精细化训练与康复。 研究情况：本项目 的核心技术优势及产品竞争力具体包括如下几个方面： 1.神经退 变性疾病患者运动症状量化评价：基于压力传感器和运动传感器的 高精度运动跟踪，通过机器学习方法在一个可穿戴装置实现对神经 退变性疾病患者(老年痴呆、帕金森病、特发性震颤等)主要运动症 状(震颤、缓慢运动、肌僵直、步态障碍)的量化评估与康复指导。 本技术处于国际领先水平。 2.精确测量足底压力分布：通过多个 触点来获得人体运动时脚部的压力数据，基于先验知识的神经网络 优化方法对压力传感器进行误差补偿可以获得精确的足底压力分 布。本技术处于国际先进水平。 3.动态体重精度测量：动态体重 36 的监控对于运动员(特别是举重运动员)的状态分析非常重要，团队 基于先验知识与神经网络集成的体重测量融合模型已实现高精度 称重精度(相对误差：＜0.25‰；绝对误差：10 千克@量程 40 吨， 即分度值 10 千克)。本技术处于国际先进水平。 4.专业运动训练： 结合压力传感器和运动传感器数据进行贝叶斯估计等方法的数据 融合，可以获得精确的步频步幅等参数并得到在行走过程中的步态 曲线。通过站立或运动过程中的重心偏移和行走步态轨迹，用于运 动损伤风险评估、定量训练与指导等。 5. 基于多传感器信息融 合的运动跟踪与导航技术可以集成于智能鞋服与可穿戴装置，进行 拓展应用。 应用领域与产业前景：基于本技术，科研机构 可以进行探索与创新，骨科医生和康复中心等医疗保健人员可对病 人进行诊断和治疗，从专业运动队伍到体育健身组织均可提高训练 水平。最广阔的应用群体是体育爱好者，关键技术也可以转移应用 到鞋服产品的智能化应用上，以提高其附加值。
团队介绍
Copyright @ 2019 新乡科技服务中心 豫ICP备19023816号