协调能力及肌张力均衡：步行中为了保证双下肢各关节在步行周期的各个不同时期发挥正常作用，双侧上、下肢的肌肉主要指引起各关节运动的主动肌、固定肌以及协同肌和拮抗肌之间，能协调配合，特别是拮抗肌之间的肌张力和肌力的协调匹配，保证了各关节在步行时能正常运动。4、感觉功能及空间认知功能：感觉是步行的基础，特别是本体感觉直接影响步行的进行。步行中上下肢各关节所处的位置，落步时的步幅及深浅高低等均直接影响步行完成的质量。、中枢控制：是指***系统在对多种感觉信息进行分析整合以后，下达的运动指令，任何原因导致的***系统损伤和破坏，都会影响对步行的控制，产生异常步态，甚至造成步态障碍。足底压力步态分析系统对儿童足发育畸形 、X O型腿、脊柱发育、双侧不对称等问题进行早期检测及干预。电容式步态评估怎么样
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。 成人步态评估系统功能足底压力步态分析系统可帮助糖尿病足病患定期评估， 预测溃疡风险和预判溃疡部位 。
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。
步态定义：步行是人类生存的基础，步态是步行的行为特征。步态分析就是研究步行规律的检查方法，旨在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，从而指导康复评估和理疗，也有助于临床诊断、疗效评定及损伤机制的研究等。正常步态主要分为两个相：支撑相：是指足接触地面和承受重力的时相，占步态周期的60%。包括：足跟接地、足掌接地、支撑中期、足跟离地、足趾离地5个时段；摆动相：足在空中向前摆动的时相，占步态周期的40%，由加速期、摆动中期、减速期这3期构成。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 。
步态分析仪：足底压力与足部健康的关系，正常情况下足底压力的分布是比较均匀的，足底压力不均反映了足部的骨骼、肌肉、韧带等出现了异常情况，足底压力与肌肉的收缩能力、下肢末梢循环能力、血液循环流畅程度等有很大的联系。对足底压力分布情况做出检测能了解足部基础健康状态并且预测疾病发生的风险。扁平足、高弓足、足外翻等足部疾病通过足压分布的检测能直观的显示出来，专业医生可以通过检测结果对患者的患病程度进行分析评估足底压力步态分析系统可与三维足扫描、设计软件、雕刻3d打印机等系统，形成足数据到定制矫形一体化方案。三维步态评估系统检测
通过足底压力步态分析系统测试，可了解人体处于疾病状态时,足部功能异常引起的足底压力异常变化和分布。电容式步态评估怎么样
足型根据足弓的状态分为正常足、高弓足、扁平足，足弓的健康与否关系着足部对身体的支撑和受力平衡。如果足弓有问题则会影响骨骼、肌肉的正常功能，对日常生活行动上也有不同程度的影响。一、步态分析仪应用原理采用力的传感技术对足底压力的分布进行检测，在一台设备上同时时间静态和动态的测试、分析、训练的功能。根据不同区域足部压力的大小分布，检测结果会采用不同的颜色进行区分，对比健康足底压力的分布情况可以直观了解到足部的哪一区域出现了问题。除了对足底压力的检测，步态分析仪还可以对检测者进行平衡测试，通过力量和压力中心曲线分析人体的平衡状态。电容式步态评估怎么样
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