直立行走是人區別于猿的重要標志，也是人類區別于其他動物的關鍵特征之一。步行是人類生存的基礎，人類的社會活動也離不開步行。但是許多的因素都會對步行產生影響甚至造成步行障礙，這將給患者的日常生活、學習和工作帶來極大的困擾。所以，步行能力的恢復也是殘疾者**迫切需要恢復的功能之一。步行（walking）：是指通過雙腳的交互移動進行安全、有效的周期性運動。步態是步行的行為特征，是一個人行走時的表現形式，又稱行走模式。步行周期（gaitcycle）：是指完成一個完整步行過程所需要的時間，即指自一側腿向前邁步該足跟著地時起，至該足跟再次著地時止所用的時間，稱為一個步行周期。在每一個步行周期中，每一側下肢都要經歷一個與地面由接觸到負重，再離地騰空向前挪動的過程；因此，根據下肢在步行時的位置，又可分為支撐相和擺動相。 通過足底壓力步態分析系統測試，可了解人體處于疾病狀態時,足部功能異常引起的足底壓力異常變化和分布。人體步態評估系統大概價格

步態分析儀對足底壓力的檢測，通過傳感器對力的分布情況進行可視化轉換，綜合分析壓力映射的分布，對足底壓力分布的平均值做出圖表形式的轉換，直觀顯示足部類型與壓力大小的分布，對前腳掌、后腳掌的壓力比做出統計。在動態測試過程中，對行走時壓力的中心軌跡線分布情況進行記錄，通過數據對比，了解檢測者的步態行程步驟，篩查是否健康。步態識別是如何實現的？步態識別技術是采用攝像頭對識別目標的走路過程進行數據獲取、檢測、分割，也就是視覺檢測整個行走過程的畫面完成一個完成的行走周期后，針對特征進行提取數據后，將該步態數據輸入要對比的數據庫進行比對進而識別的檢測目標的身份確認。北京姿勢步態評估系統設計利用足底壓力步態分析系統來分析足部情況的地方已經覆蓋到了各個領域。

    大多數步態數據集都是在相對固定和受限的環境中采集的，如實驗室或靜態室外環境。CASIA-B和OU-MVLP是近期步態識別研究中**常用的數據集。CASIA-B包含124個對象和13,640個序列，它建于2006年。OU-MVLP由10,307個身份ID和288,596個行走視頻組成，就對象數量而言，它是一個大步態數據集。更多數據集的統計數據見表1，這些數據集主要是在受控環境下構建的，是為預定義的跨視角步態識別而設計的。然而，在真實場景中，步態識別會遇到完全不受約束的挑戰，如不同的視角、遮擋、各種攜帶和穿戴條件、復雜和動態的背景干擾、照明、行走方式、表面影響等。現有的基準遠遠落后于實際步態識別的要求。考慮到人臉識別和行人重識別（ReID）的成功，現在是時候在野外進行基準步態識別了。

運動康復專業科普——步態分析，行走是人在出生之后，伴隨著發育過程不斷實踐而習得的一種能力。而我們的步態則體現了行走的方式和模式。行走及其步態是***系統的***目標在生物力學水平上的體現。步態有賴于***系統、周圍神經系統以及肌肉骨骼系統的協調作用。當我們的下肢肌肉、韌帶、骨骼、關節乃至腦、脊髓、周圍神經的正常生理功能以及相互間的協調與平衡受到損害時都可以導致不同程度的行走困難，并且會表現出明顯的異常的步態。足底壓力步態分析系統常見的類型有兩種，一：鞋墊式；二：平板式。

長時間高度的隊列訓練條件下足底負荷較大，容易造成足部疲勞損傷，同時長時間在錯誤生物力線的條件下站軍姿，也會造成足部以及身體受力失衡，形成慢性疼痛或下肢損傷。足踝部損傷在訓練中發生率較高，尤見于傘兵著陸時或士兵長時間行走、跑步和障礙訓練時。足底壓力步態分析儀使用薄膜壓感技術，計算機化測量人站立或行走中足底接觸面壓力的分布，并以直觀形象的二維彩色圖像實時顯示壓力分布的輪廓和各種數據。姿勢評估系統利用機器視覺自動識別骨性標志點，智能推測肌肉骨骼狀態并給出風險評級，快速檢測出體態問題。通過姿勢評估系統測出的數據分析訓練人員體態，糾正訓練中的不良動作，降低人員訓練的受傷率。足底壓力步態分析系統是一種集傳感技術、電子控制、計算機、數據處理運算于一體的足部壓力檢測評估的儀器。壓阻式步態評估系統檢測

足底壓力步態分析系統可準確的診斷足底狀況,是否平足,足弓塌陷或偏高,足內外翻程度大引起踝穩定性差。人體步態評估系統大概價格

我們通過步態分析以確定以下問題1、異常步態的障礙情況2、異常步態的程度3、比較不同種輔具（含假肢）、矯形器、下肢矯形手術的作用以及對于步態的影響。來為制定康復計劃和評定康復療效提供客觀依據。三、步態分析適應的地方和做步態分析的禁忌1、適應癥步態分析適用于所有因疾病或者外傷導致的行走障礙或者步態異常，其中包括了神經系統和肌肉骨骼系統的疾病和外傷。包括A、***系統損傷（腦卒中、偏癱等），B、骨關節疾病和外傷（髖關節或膝關節術后、關節炎、韌帶損傷、下肢不等長等），C、下肢肌力損傷（脊髓灰質炎、股神經損傷、腓總神經損傷等），D、其他一些疼痛。人體步態評估系統大概價格

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