一个完整的周期步态称作“步态周期”。一个步态周期被分成了两个阶段，分别是“支撑阶段”和“摆动阶段”。并且又进一步分为了七个小部分，每一部分都有各自的特征及相关参数。时空测量是对速度、节奏、步长、周期时间、时间百分比等多个参量进行的测量与分析。步态分析是研究步行规律的检查方法，通过生物力学和运动学手段，揭示步态异常的关键环节和影响因素，从而指导康复评定和***，也有助于临床诊断、疗效评定、机制研究等。而便携式步态分析更是**提高了医患者的工作效率啊！足底压力步态分析系统可揭示人体运动过程中足的动力性特征。湖南三维步态评估系统
而影响步态的常见因素主要有两种： 骨关节因素：由于运动损伤、骨关节疾病、先天畸形、截肢、手术等造成的躯干、骨盆、髋、膝、踝、足静态畸形和两下肢长度不一致。疼痛和关节松弛等也对步态产生明显影响。神经肌肉因素：***损伤，包括中风、脑外伤、脊髓损伤和疾病、脑瘫、帕金森氏综合征等造成的痉挛步态、偏瘫步态、剪刀步态、共济失调步态、蹒跚步态等。步态分析的适用领域： 系统损伤，如：脑卒中、脑外伤后偏瘫、脑瘫、帕金森病、小脑及其传导路病变。骨关节疾病与外伤，如：截肢、髋膝关节置换术后、关节炎、韧带损伤、踝扭伤、下肢不等长等。下肢肌力损伤，如：脊髓灰质炎、股神经损伤、腓总神经损伤等。其他：疼痛。福建步态评估足底压力步态分析系统可准确的诊断足底状况,是否平足,足弓塌陷或偏高,足内外翻程度大引起踝稳定性差。
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%。
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检测分析人体足部与下肢数据，有助于足踝疾病诊断、了解病情及评估***效果。
大多数步态数据集都是在相对固定和受限的环境中采集的，如实验室或静态室外环境。CASIA-B和OU-MVLP是近期步态识别研究中**常用的数据集。CASIA-B包含124个对象和13,640个序列，它建于2006年。OU-MVLP由10,307个身份ID和288,596个行走视频组成，就对象数量而言，它是一个大步态数据集。更多数据集的统计数据见表1，这些数据集主要是在受控环境下构建的，是为预定义的跨视角步态识别而设计的。然而，在真实场景中，步态识别会遇到完全不受约束的挑战，如不同的视角、遮挡、各种携带和穿戴条件、复杂和动态的背景干扰、照明、行走方式、表面影响等。现有的基准远远落后于实际步态识别的要求。考虑到人脸识别和行人重识别（ReID）的成功，现在是时候在野外进行基准步态识别了。 足底压力步态分析系统用于不同种类疾病的步态及足底压力功能检查 ， 糖尿病足筛查等方向 。福建步态评估
足底压力步态分析系统可同动作捕捉、姿态评估做不同组合，为三维步态，姿态，平衡等数据的综合采集展示。湖南三维步态评估系统
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。 湖南三维步态评估系统
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