一种步态评估方法，适于包括步态评估装置的步态评估系统，其特征在于，包括：由所述步态评估装置从压力检测装置取得用户行走于其上的多个压力数值，其中所述多个压力数值对应于所述用户的多个步伐；由所述步态评估装置基于所述多个压力数值取得所述用户的多个步伐特征数值；由所述步态评估装置基于至少一肢体感测装置提供的感测数据取得所述用户行走于所述压力检测装置上时的多个行走肢体特征数值；由所述步态评估装置基于所述多个步伐特征数值及所述多个行走肢体特征数值评估所述用户的步态。芯康多年从事足底压力步态分析系统产品销售,产品***分布于全国各省市。检测步态评估系统分析
步态分析系统已经成为生物力学研究室的重要组成部分，它可以很好的反应下肢关节运动轨迹、活动范围、力与力矩、做功情况，这些数据被描述与正常和异常的步态，使得各种影响步行的患者受益当我们逐渐丧失正确模式下的步态的时候当我们逐渐丧失正确模式下的步态的时候，我们的身体也会处于过度磨损状态身体机能的下降，不良的肌张力的产生，这会进一步发展出慢性疼痛无论身体那个关节出现功能障碍，都会影响到我们身体基础的运动：步态简单的肌肉紧张或者关节活动障碍，有可能会发展成为烦比如：恼人的慢性疼痛，这类问题每年折磨着全世界各行各业的人先学会走，再学会跑先学会走再学会奔跑，这么浅显的道理很多人都明白，事物发展讲究循环渐进，但更讲究方法选择比努力要重要的多，在错误的道路上循环渐进，究其一生也是徒劳无功，如果我们连正常的步态都无法保持，怎么可能进行良好的奔跑与运动？神经发育没有问题的正常都拥有天然的步行系统，而后天的恶习导致我们的忘记、损坏了它们，不过没关系，我们可以通过评估观察找到妨碍我们使用步态的问题，并对其加以改正了解步态，就是更进一步了解你的身体！ 检测步态评估系统分析足底压力步态分析系统是一款通过检测足部压力状态,指示人体的下肢或足部出现了哪些问题的设备。
步行条件
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。
2、平衡能力：人体的平衡是指身体所处在的一种稳定的姿势状态，或是指人体在运动或受到外力作用时能自动调整并维持姿势稳定性的一种能力。不同的步行环境对平衡有不同的要求，如果只是在室内的步行，平衡能力只需2级，一旦进行室外步行，则平衡能力必须到达3级。
3、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。
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。
5、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。
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可针对老年跌倒风险的预测性评估 ，针对不同年龄的人群步行功能的评估 。
理解正常步态模式和特征是判断步态正常与否的前提，接下来我们介绍有关步态的一些基本概念。一、步行周期步行周期是指行走过程中一侧足跟着地至该侧足跟再次着地所经过的时间。每一侧下肢有各自的步行周期。每一个步行周期分为站立相和迈步相两个阶段。站立相又称作支撑相，为足底和地面接触的时期；迈步相有称作摆动相，指支撑腿离开地面向前摆动的阶段。站立相大约占步行周期的60%，迈步相占40%。二、正常步行周期的基本构成（一）双支撑期和单支撑期一侧足跟着地至对侧足趾离地前有一段双腿与地面同时接触的时期，称为双支撑期。每一个步行周期包含两个双支撑期。只有一条腿与地面接触称为单支撑期，这个阶段以对侧的足跟着地为标志结束。行走时一侧腿的单支撑期完全等于对侧腿的迈步相时间。每一个步行周期中，包含了两个单支撑期，分别为左下肢和右下肢的单支撑期，各站40%的步行周期时间。 芯康足底压力步态分析系统,可定制规格，设备使用方便,维护便捷，性价比高。扁平足步态评估系统生产企业
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。检测步态评估系统分析
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。 检测步态评估系统分析
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