你以为人人会走路？走起来到底需要什么先决条件？
步行（walking）：是指通过双脚的交互移动进行安全、有效的周期性运动。
步态是步行的行为特征，是一个人行走时的表现形式，又称行走模式。步行的条件1、肌力：肌力是完成关节运动的基础，为了保证步行周期的支撑相稳定，单侧下肢必须能够支撑体重的3/4以上。或者双下肢的伸肌（主要是指股四头肌、臀大肌等）应达到3级以上，才能保证另一下肢能够从容完成向前摆动的动作。
步行周期（gaitcycle）：是指完成一个完整步行过程所需要的时间，即指自一侧腿向前迈步该足跟着地时起，至该足跟再次着地时止所用的时间，称为一个步行周期。在每一个步行周期中，每一侧下肢都要经历一个与地面由接触到负重，再离地腾空向前挪动的过程；因此，根据下肢在步行时的位置，又可分为支撑相和摆动相。支撑相（stancephase）：指下肢接触地面和承受重力的时间，即从足跟着地到足趾离地的过程，占整个步行周期的60%。摆动相（swingphase）：指足趾离开地面腾空向前迈步到该足再次落地之间的时间，占整个步行周期的40%。
使用足底压力步态分析系统有利于提高医生诊疗水平。国内步态评估系统分析
步态分析仪对足底压力的检测，通过传感器对力的分布情况进行可视化转换，综合分析压力映射的分布，对足底压力分布的平均值做出图表形式的转换，直观显示足部类型与压力大小的分布，对前脚掌、后脚掌的压力比做出统计。在动态测试过程中，对行走时压力的中心轨迹线分布情况进行记录，通过数据对比，了解检测者的步态行程步骤，筛查是否健康。步态识别是如何实现的？步态识别技术是采用摄像头对识别目标的走路过程进行数据获取、检测、分割，也就是视觉检测整个行走过程的画面完成一个完成的行走周期后，针对特征进行提取数据后，将该步态数据输入要对比的数据库进行比对进而识别的检测目标的身份确认。国内步态评估系统分析足底压力步态分析系统在医疗领域适用于骨科、康复科、内分泌科、神经内科 、老年病科 、以及体检中心等科室。
步行是人体重要的运动方式之一，是由身体各个部分运动协调来完成的。而步态分析是研究步行规律的检查方法，旨在通过运动学和动力学手段，揭示步态异常的关键环节及影响因素，从而提供诊疗和康复的评估数据，有助于临床诊断、疗效评估及机理研究等。采用步态分析技术来进行膝关节功能评价可以为膝关节疾病（如膝骨性关节炎、韧带损伤等）的理疗提供有价值的信息，因此正逐渐被接受和重视。详细可查看七本疼痛康复名著（含实操演示）在自由步行时膝关节三维运动及运动弧度：矢状面屈曲（60°），水平面旋转（4°-8°），冠状面运动（外展4°，内收2°）。
穿着具有良好足弓支撑的鞋子（甚至是拖鞋）也是关键，因为支撑足弓会使筋膜产生张力。人字拖，芭蕾舞平底鞋，赤脚走路都是不行的。
（1）足跟疼痛是影响足部**常见的问题，足底筋膜炎是足跟疼痛的**常见原因。如果你早上起床时采取的第一步感觉就像脚跟下的剧烈疼痛，你可能患有足底筋膜炎或足底筋膜发炎。
(2)脂肪垫萎缩：足底除了足底筋膜，还有皮下脂肪组织作为走路时的缓冲结构，常见原因为年纪大、体重过重或先前因注射类固醇造成脂肪垫萎缩，造成疼痛，特色是穿硬底的鞋容易产生足底疼痛，穿有软垫的鞋子就会缓解一些，比较不会有下床第一步**痛这种症状。
(3)足底纤维瘤：会在足底摸到凸起一颗肿块，而且压了会痛，很有可能是长了足底纤维瘤，形成原因可能是足底筋膜受到刺激，或是体质因素而产生的良性的**，症状类似足底筋膜炎。总结：对于综上所述的跟痛类型，可以通过步态分析检测配合医生诊断后再进行有规律有计划的***。 足底压力步态分析系统可以快速测试出足部数据。
足底压力分布能反映下肢乃至全身的生理、结构和功能等方面的信息，对足底压力的研究可揭示人体在不同状态下的足底压力特征,即运动过程中足的动力学特性。当下肢功能及足内结构轻微变化时,都将改变足底压力负荷的分配，因此研究人体不同状态下（正常人与病人之间、站立和步态之间）的足底压力的变化，可以用来进一步分析并获得人体各部位的受力情况和生理、病理学参数，从而可以与病史、其他检查联合使用对人体健康程度进行诊断。通过足底压力测试可以分析出病人走路时足部受力情况，哪部分受的压强比较大，严重到什么程度，还可测试出患者走路过程中足内、外翻的程度，整个脚的运动轨迹等。过度的内翻、外翻会引起损伤。足部的过渡旋转导致运动的不稳定性，使跟腱支点不稳定，引起跟腱张力不平均，增加跟腱撕裂的可能性。 足底压力步态分析系统是一种用基于运动生物力学原理，用于医疗、体育科学、科研等领域的仪器。国内步态评估系统分析
足底压力步态分析系统采通过站立行走,即可得到检测数据分析足部压力异常,提供解决方案以及判断依据。国内步态评估系统分析
步态识别可以实现远距离、跨视角的识别，人体在行动过程中可提取的信息比较多，一类是内部特征可以包含身高、头型、腿骨、关节等生理信息；另一类是人体行走的动态特征，包含走路的姿态、手臂摆动的幅度、肩部和头部在走路过程中的运动幅度等。步态识别的应用在步态识别的实际应用中，会受到很多因素的干扰，比如天气、遮挡物、光照等影响会出现难以识别的情况。巨萌科技可以解决的是通过摄像头视觉捕捉和确认人体的关键点，多摄像头情况下数据更精细，对于光照、遮挡等可以进行预估和预测，通过对人体关键的信息进行提取可以完成检测目标的生理信息和动态特征数据的输出，可以集成到多行业的解决方案中。因此，可以说步态识别可以确定被识别目标的人物身份，比较常见的应用于刑侦破案、嫌疑人检索等场景。特别对于派出所、看守所、监狱、公安刑事案件等领域中得到较广的应用。 国内步态评估系统分析
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