基于计算机视觉的步态周期检测与步态角度特征提取（附带MATLAB源码）

最新推荐文章于 2025-07-06 09:57:37 发布
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本文探讨了如何使用计算机视觉技术进行步态周期检测和步态角度特征提取，重点介绍了MATLAB实现的示例代码，包括步态周期的开始和结束判断，以及步幅、步频和步态稳定性的计算。这些方法对生物医学和运动科学研究具有重要意义。

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基于计算机视觉的步态周期检测与步态角度特征提取（附带MATLAB源码）

步态分析是一种广泛应用于生物医学和运动领域的技术，它可以提供关于人体行走模式和姿态的有用信息。本文将介绍如何使用计算机视觉技术来实现步态周期检测和步态角度特征提取，并提供相应的MATLAB源码。

步态周期检测是分析步态的基本步骤之一，它用于确定单个步态周期的开始和结束。步态周期通常由一次完整的步行循环组成，包括一个步伐周期和一个支撑周期。以下是一个用MATLAB实现步态周期检测的示例代码：

function [start_index, end_index] = detect_gait_cycle(signal, threshold)
    % 信号预处
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【图像识别-步态识别】基于计算机视觉实现步态周期检测与步态角度特征提取附MATLAB源码
qq_59747472的博客
07-29 1343
人体步态是人行走的姿态。它作为一种新的行为特征，具有非接触性、可感知性和非侵犯性、难以伪装和隐藏、易于捕捉等特点，而且在系统的低分辨率下、一定距离时它是唯一可感知的特征。步态识别就是根据步态进行身份识别。随着安全敏感场合对大范围视觉监控系统的迫切需求，步态识别在视觉监控领域的潜在应用引起了计算机视觉研究者们浓厚兴趣。一种步态特征提取方法及基于步态特征的行人身份识别方法,步态特征提取方法包括以下步骤步骤A对步态图像序列中的每一帧步态图像,获取其中行人所在区域,作为感兴趣区域;步骤Bhttps。......
步态周期检测与步态角度特征分析
DevGlider的博客
09-10 249
具体而言，我们可以使用一阶差分方法来计算步态序列的一阶导数，并找出导数曲线中的峰值点，这些峰值点对应于步态序列中每一步的开始和结束时刻。步态周期检测是步态分析的关键步骤之一，它的主要目标是准确地确定每一步的开始和结束时刻，从而进一步提取出步态周期相关的特征信息。在这里，我们只提供了步态周期检测的示例代码，您可以根据自己的需求添加相应的步态角度特征分析代码。综上所述，本文介绍了基于CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库的步态周期检测与步态角度特征分析方法，并提供了相应的MATLAB源码示例。
基于CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库的步态周期检测与步态角度特征MATLAB源码
03-23
基于CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库的步态周期检测与步态角度特征MATLAB源码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%% %%%% %%%% %%%% 第一步： 导入二值化步态图片,图片来自中科院CASIA数据库B库 % 导入图集为一个步态周期，且以步态跨度最大时为起始时刻 figure('NumberTitle','off','Name','数据库图集'); %%%% %%%% 从图集中读取所有图片 fileDir = ['gaitpic\Trainingset\cl',num2str(filnum),'\']; % 文件夹路径（这里指的图片文件） filePattern = '*.png'; % 文件格式（图片格式） dis = dir([fileDir,filePattern]); % 利用dir函数，返回f
基于中科院-CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库的步态周期检测与步态角度特征MATLAB源码介绍
BinHeon的博客
07-05 5340
基于中科院-CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库的步态周期检测与步态角度特征MATLAB源码介绍   在上一篇博文中“基于中科院-CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库的步态周期检测与步态角度特征”介绍了如何基于中科院-CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库获得步态周期以及步态宽高比特征、角度特征。这里便给出其对应的MATLAB源码。 一、...
步态检测-基于Matlab+传感器实现的步态周期检测-附项目源码-优质项目实战.zip
10-15
本项目“步态检测-基于Matlab+传感器实现的步态周期检测-附项目源码-优质项目实战”，主要利用Matlab强大的数据处理能力和传感器的精确感知能力，实现了对步态周期的检测。步态周期是指从一只脚接触地面到同一只脚...
Matlab-基于Matlab实现的通过WIFI信号信道状态信息实现步态特征提取-附项目源码+流程教程-优质项目实战.zip
06-04
Matlab_基于Matlab实现的通过WIFI信号信道状态信息实现步态特征提取_附项目源码+流程教程_优质项目实战
基于计算机视觉实现步态周期检测与步态角度特征提取
带你成为别人眼中的大佬！
06-18 243
步态分析是医学领域中非常重要的一项研究，常用于评估运动功能以及帮助恢复康复患者的步态能力。在计算机视觉领域中，通过采集人体运动轨迹可以实现对步态周期和步态角度等特征的提取，进而实现步态分析。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于计算机视觉技术的步态周期检测与步态角度特征提取，并提供相应的源代码。通过以上方法，可以实现基于计算机视觉的步态周期检测与步态角度特征提取。以上就是基于计算机视觉实现步态周期检测与步态角度特征提取的相关内容和MATLAB源代码。通过分析人体轮廓的上下移动变化，可以检测出步态周期。
基于中科院-CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库的步态周期检测与步态角度特征
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BinHeon的博客
07-04 1万+
基于中科院-CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库的步态周期检测与步态角度特征    由于最近研究的需要，开始将万恶的双手伸向了人体下肢步态（如步态周期检测、步态特征提取、步态相的划分与步态识别…）；查了些论文以及在网上找了很久，虽然找到了些参考性的论文，但是没有一份真实的代码供仿真实验。   再加上有“计算机视觉”这一课程，就打算以中科院的CASIA-GaitDatasetB轮...
YOLOv13震撼发布：超图增强引领目标检测新纪元
Ailerx的博客
06-27 1017
YOLOv13提出创新性目标检测架构，通过超图增强机制突破传统两两关联限制。研究团队开发了HyperACE模块实现高阶特征关联建模，并引入FullPAD范式促进多尺度特征融合。采用深度可分离卷积等轻量化设计，在MSCOCO基准测试中，YOLOv13-N较前代提升1.5-3.0%mAP，同时保持高效计算特性。该工作为复杂场景下的实时检测提供了新思路，模型已在GitHub开源。
（三)PS识别：基于噪声分析PS识别的技术实现
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07-03 879
通过本文的介绍，我们了解了基于图像噪声分析检测图片编辑痕迹的原理、实现方法以及相关参数对检测结果的影响。希望大家在享受数字图像处理带来便利的同时，也能更加重视图像的真实性，让这项技术成为维护数字世界真实的有力工具。在实际应用中，合理调整参数，以达到最佳的检测效果。
YOLOv3-SPP 深度解析：引入 SPP 结构，显著提升目标检测性能！
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07-02 861
↓↓↓Detection Heads（三个层级）├— P3: 80×80 → 小目标检测├— P4: 40×40 → 中目标检测└— P5: 20×20 → 大目标检测DataLoader → Mosaic/CopyPaste → Darknet-53 / CSPDarknet53 → SPP 模块 → Detect Head → Loss Calculation (CIoU + BCE) → Backpropagation✅ 引入 SPP 模块，提升大目标识别能力；
三维目标检测|Iou3D 代码解读一
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07-06 174
本文解析了OpenPCDet项目中box_overlap函数的实现原理。该函数计算两个3D包围盒在BEV下的重叠面积，主要分为三个步骤：1)通过旋转yaw角确定两box的四个角落坐标；2)寻找两box的相交顶点和内部顶点，构成相交多边形；3)对多边形顶点排序后，通过三角形分解法计算总面积。该算法通过几何变换和顶点处理实现了精确的3D重叠面积计算，为3D目标检测提供了重要支持。
计算机视觉---视觉伺服控制
MzKyle的博客
07-02 751
视觉伺服控制技术综述 视觉伺服控制是将计算机视觉与自动控制相结合的技术，通过相机获取图像信息，提取目标特征并生成控制信号，驱动执行机构完成跟踪、定位或操作任务。该系统可分为基于位置的视觉伺服（PBVS）、基于图像的视觉伺服（IBVS）、混合视觉伺服和基于语义的视觉伺服等类型。核心技术包括视觉感知、误差建模、控制算法和系统集成等模块，涉及坐标变换、投影理论和稳定性分析等数学基础。该技术广泛应用于工业机器人、无人机、医疗和服务机器人等领域，当前研究热点包括深度学习融合、动态视觉伺服和多传感器融合等方向。
目标检测在国防和政府的应用实例
MzKyle的博客
07-01 1011
目标检测技术在国防与政府领域已覆盖军事侦察、精确打击、公共安全、应急管理等核心场景，未来将向智能化、自主化、多模态融合方向深度发展，同时需平衡技术创新与伦理规范的关系。
YOLO11推理模式：极速高效的目标检测新选择
weixin_64607985的博客
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YOLO11 Predict模式解析：高效推理与多源数据支持 摘要：YOLO11模型最新推出的predict模式在目标检测领域展现出显著优势。该模式支持图片、视频、流媒体等多源输入，提供流式推理和批处理功能，有效平衡内存占用与处理效率。其返回的Results对象封装了丰富检测信息，并支持多种数据格式转换，大幅简化了后续分析流程。实测表明，该模式在实时视频处理和多摄像头系统中表现优异，特别适合工业级应用场景。建议根据硬件资源合理调整batch_size参数以获得最佳性能。
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Hyper-YOLO: When Visual Object Detection Meets Hypergraph Computation
AI浩
07-02 852
我们提出了一种名为Hyper-YOLO的新型目标检测方法，该方法通过整合超图计算来捕捉视觉特征间复杂的高阶关联性。传统YOLO模型虽然功能强大，但其颈部设计存在局限性，限制了跨层级特征的融合以及对高阶特征间相互关系的利用。为应对这些挑战，我们提出了基于超图计算的语义聚合与分散框架（Hypergraph Computation Empowered Semantic Collecting and Scattering，HGC-SCS），该框架将视觉特征图转换到语义空间，并构建超图以实现高阶消息传播。
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