步态算法厂家

❶ 国家药监局关于步态分析评估系统属于医疗器械吗

国食药监械[2004]433号，第十八条，三维动作捕捉分析系统，用于电视广告制作、三维动态制作、运动员功能评定、康复医学评测等，不作为医疗器械管理。但是有可能，在未来的不久，定义为二类。

❷ 军科院开发新型可编程光量子计算芯片，这芯片在使用上，有何特别之处

在此阶段，量子技术仍然受到诸如量子比特数量少和有效量子运算深度较浅等问题的困扰。在“束缚跳舞”的情况下，如何最大程度地利用量子资源以及设计配备有量子算法的可编程且实用的量子装置一直是该领域迫切期望的事情。我国量子领域专家强晓刚这次的结果是一个具有实际潜力的量子装置。要了解这种可编程的基于硅的光学量子计算芯片，您必须首先了解Quantum Walk，它与经典的随机游走相对应，并且比后者具有更多的可能性。

除了模拟相关粒子的量子行走动力学外，强晓刚的可编程硅基光学量子芯片还可以完全控制量子行走的所有重要参数，例如哈密顿量，演化时间，粒子全同性和粒子交换对称性。因此，期望在短时间内诞生基于该芯片的用于量子行走的专用计算机。据报道，芯片尺寸为11×3平方毫米。该芯片包含纠缠光子源，可配置的光网络和其他部件。使用片上组件的电气控制，可以控制光量子状态，从而可以对量子信息进行编码，以及映射量子算法。简而言之，该芯片具有集成度高，稳定性高和精度高的优点。

❸ 李宁智能跑鞋有何特点

)跑鞋当中，内置了华米研发的智能芯片组件，需要特别说明的是，这个单独的芯片是以独立包装放在鞋盒当中的，消费者购买之后要将其安装在鞋底的凹槽当中才可以使用。
(2)可以记录步数、跑步路线、跑步距离、运动时间、身体消耗、运动分享等。
(3)华米动步态算法团队和李宁运动实验室进行合作，整合了全球顶级运动员的训练研究成果，通过运算能够推送个性化的慢跑初学者训练计划，并且能够实现前后脚掌着地的智能判断，帮助用户纠正到正确的跑步姿势。
(4)可以根据大数据的积累为用户选择适合自己的跑鞋。
(5)可以运动积分，实现积分兑换。
(6)可以监测跑鞋的损坏程度，提醒更换跑鞋和重新购买。
从以上6点可以看出，无论对于李宁，还是对于小米，李宁智能跑鞋最重要的是设计是希望通过大数据的积累和分析实现产品销售壁垒，并促进各自产品的销售和产业链延伸。

❹ 生物识别技术哪些公司较好

要说到国内在生物识别领域有生产应用的厂家，确实很多，但是加上有自主知识产权人脸识别算法的公司，可能就那么几家，而真正能够在行业里深耕十年以上的，更加屈指可数。

天诚盛业是首家集指纹、虹膜、人脸三种自主知识产权生物识别技术于一体的生物识别团队，在生物识别领域已经深耕将近20年，是国内这方面科技公司的元老。他们的生物识别技术覆盖了国内各个行业，金融、安防、教育、社保、交通等等。

在今年上半年，继2012年公安部公布了居民身份证指纹采集器名录，公安部又一次公布了居民身份证指纹识别算法应用提供商，至此，从算法到设备，公安部给社会用证部门都提供了方向。其中，作为专注于生物识别和数据安全领域的领军企业，北京天诚盛业科技有限公司的居民身份证指纹识别应用算法和指纹采集设备双双获得公安部推荐。

不仅如此，天诚盛业人脸识别已经开始和银行合作，晋城银行借助于人脸识别实现了上门远程开卡等业务，。包括光大银行、中国银行、民生银行这些巨头也都使用了他们的生物识别技术。这些技术改变了银行客户经理传统的工作方式，由坐商变行商，在提高金融服务的同时也更好的加强了移动金融战略布局，以应对趋于“懒惰”的银行用户群体

天诚盛业人脸识别算法历时8年研发，在FRGC国际人脸识别挑战赛位居前列，支持近红外和可见光识别。系统通过人脸识别算法实现上送两张图像进行比对，根据不同渠道的识别率返回比对结果，并将比对通过的图像按照设定规则入库保存。人脸特征比对独创动态模板融合(自学习 )技术，具有人脸识别算法的自主学习功能，能够精准的识别和验证人脸信息，提高了识别的通过率。

❺ 步态识别的应用

防止你的贵重物品被人偷走.研究人员在笔记本电脑,手机等物品中装上传感器,把传感器的频率调整到物主步行时的典型的频率上,这样你的笔记本电脑就认识你了,当有人偷了你的电脑又不能模仿你的步态时,传感器就会报警.
步态识别是近年来越来越多的研究者所关注的一种较新的生物认证技术,它是通过人的走路方式来识别人的身份的方法。在应用领域,类似于人脸识别,它要解决识别和检验两类问题。在识别问题中,给出未知身份人的步态,在数据库中搜寻与之匹配的人的步态,从而确认人的身份;在检验问题中,需要步态识别算法对已假定的某人的身份作出判定,即接受或拒绝所假定的身份。 步态识别作为一种生物认证技术,具有其它生物认证技术所不具有的独特优势,即在远距离或低视频质量情况下的识别潜力,且步态难以隐藏或伪装等。 步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,通常包括运动检测、特征提取与处理和识别分类三个阶段。

❻ MIT猎豹机器人算法有多复杂中国是否能研发出这种机器人

谢谢约请，着实@贾子枫的答案已经差未几能阐明题目了。我轻微说一点本身的肤见。

于是他以为，肌腱布局可以或许减小打击力，相称于增长了腿部的强度。他通过有限元阐发验证了本身的结论，于是计划了雷同的肌腱布局足部，并在两个肌腱之间参加了弹簧以增长肯定的柔顺性：

以上是其足端布局的源头。正如前面所说，计划MITCheetah的目标是实现快速奔驰，而奔驰由腿的快速摆动实现。为进步摆动速率，必要只管即便减小腿部的惯量，因此，Kim将腿部重要的惯量源头——实行机构（电机）全部同一安排于髋关键关键处，并计划了低质量腿部关键关键，采取雷同肌腱的杆来转达能量，发动膝关键关键和髋关键关键。颠末该计划，单腿的重心被控制在了实行机构地点圆以内，极大的低落了腿摆动时的惯性，重心位置如下图CoM所示：

别的，其采取的脊椎布局，也是通过观察四足哺乳动物得到的开导。该团队计划了差分的脊椎驱动体系，想法很奇妙。当trot（对角步）步态行走时，两条前腿的活动恰好相差180度相位，此时脊椎保持不动，而当galloping（飞奔）步态行走时，两条前腿同相位，则在前腿同时后摆时发动脊椎弯曲，到达跟猎豹奔驰时的脊椎弯曲同等的结果。如许做的长处是什么呢？节能。飞奔步态时两条前腿同时触地和离地，在奔驰进程中，前腿会有一个从向后摆动然后减速然后加快向前摆动的进程，这时，脊椎的参加使得本来在前腿后摆减速进程中丧失的能量存储在了脊椎的弹性势能内里，在前腿向前摆动时再开释出来转化为前腿的动能，实现了能量的采取利用。

末了，MITCheetah着实还计划了尾部布局，其灵感来自于猎豹追逐猎物时，在变更方向进程中，尾巴在保持猎豹奔驰稳固性方面起到的至关紧张的作用，如下图：

MITCheetah团队也做了相干的实行，证明参加尾巴对侧向打击具有抵挡作用，可以或许加强其侧向稳固性。如下图所示，在侧向用球击打MITCheetah时，其尾巴摆动进步了侧向稳固性。着实摆尾巴的原理很大略，便是角动量守恒。

2）实行机构计划

以上讲了其机器布局的特点，机器布局的优秀性决定了其拥有高速奔驰的潜力，而实行机构的本领才是真正实现高速奔驰的大杀器。电机计划这方面在下不懂，这里列出其单电机的根本参数：

初版本的Cheetah利用的是贸易级电机EmoteqHT-5001，参数为：

重量：1.3Kg

最大扭矩：10Nm

而该电机不切合他们的峰值扭矩要求，于是他们本身随意计划了一个……他们本身计划的电机参数为：

重量：1.067Kg

最大扭矩：30Nm

为啥他们随意计划了一个就比商用级的电机强这么多？！！真的是随意计划的么......显然，随意二字是我本身加的。第二版Cheetah用的应该便是这个电机了。

实行器部分的布局如下图所示，一个模块内包括了单腿所必要的两个电机转子和定子以及减速齿轮，还包括了须要的光电编码器。每条腿必要一个如许的模块。

3）控制器计划

末了说说控制器计划。这方面从其颁发的论文来看着实没有什么新鲜的东西，跟BigDog的要领也差未几，乃至还更大略。由于如今其重要存眷奔驰速率，对地形的适应本领还没有做过多的扩充，也就在第二版视频显现了其越障本领，而越障本领着实已经在初版就实现了。原来便是研究的galloping飞奔步态，因此实现跳跃并不难。第二版也便是参加了一个激光测距传感器，检测火线的停滞物高度，然后实行跳跃举措。如下图：

固然，要想实现跳跃也不是很大略，必要谋略起跳地点，落地地点以及到达落地地点所必要的力，还包括步态的计划，但是如许的成果BigDog已经实现了，以是也就不算新鲜了。

其他一些比较紧张的内容也趁便提一下，一是trot到galloping步态的切换，采取的是CPG。为进步奔驰稳固性，采取了swinglegretracting（摆动腿回缩）技能。为实现触地柔顺性，采取了阻抗控制技能。这些都不详细说了。有兴趣的拜见参考文献中的论文吧。

总结：

从以上三点，你和我很容易得出结论，偶然间不肯定要有多么深奥的算法，多么巨大的控制布局，但是，肯定要有一个好的平台，好的机器布局，你和我通常本身调侃本身，要是布局做得好，你和我本身的BigDog早就能跑了！哈哈。

参考文献：

[1]D.J.Hyun,S.Seok,J.Leeetal.Highspeedtrot-running:trolontheMITCheetah[J].,2014,33(11):1417-1445.

[2]S.Seok,A.Wang,D.Ottenetal.[C]//IntelligentRobotsandSystems(IROS),2012IEEE/RSJInternationalConferenceon.2012:1970-1975.

[3]H.-W.Park,S.Kim,obots:applicationtoMITcheetahrobot,2013.

[4]S.Seok,A.Wang,M.Y.Chuahetal.heetahrobot[C]//RoboticsandAutomation(ICRA),.2013:3307-3312.

[5]J.Lee,D.J.Hyun,J.Ahnetal.:Self-stabilizinghighspeedtrot-runningandperiod-doublingbifurcations[C]//IntelligentRobotsandSystems(IROS2014),2014IEEE/RSJInternationalConferenceon.2014:4907-4913.

[6]H.-W.Park,S.Kim.ng[J].Bioinspirationbiomimetics,2015,10(2):025003.

[7]G.Folkertsma,S.Kim,S.Stramigioli.[C]//IntelligentRobotsandSystems(IROS),2012IEEE/RSJInternationalConferenceon.2012:2210-2215.

❼ 步态识别的软件算法

根据医学和心理学等学科的研究表明：人可以感知步态，并可以通过步态进行人的身份认证。尤其自“911事件”以来，使得远距离的身份识别研究备受关注。而与其他生物特征识别相比，步态识别的突出特点主要是能远距离识别。因此，步态识别的研究，己越来越引起国内外学者的关注。目前，己研究出的步态识别的软件算法有如下几种：
对于每个步态序列而言，一种改进的背景减除技术被使用来提取人的空间轮廓。这些轮廓的边缘，被逆时针方向展开为一系列相对于质心的距离模板。这些模板特征通过使用主元统计分析方法来训练，从而得出步态形状的变化模式在特征空间中的轨迹表达。识别时，采用了时空相关匹配方法和基于归一化欧氏距离的最近邻规则，并引入了相应于个人的体形等生理特征的融合，以用于必要的步态分类校验。
该算法来源于“从行走运动的时空模式中可学习人体的外观模型”的观点。对于每个序列而言，背景减除过程用来提取行人的运动轮廓，这些轮廓随时间的姿态变化在二维空间中被对应描述为一个序列的复数配置(Complex Configuration)。利用Procrustes形状分析方法，从该序列配置中获取主轮廓模型作为人体的静态外观特征。实验结果表明，该算法获得了令人鼓舞的识别性能。
该算法来源于“人体行走运动很大程度上依赖于轮廓随着时间的形状变化”的直观想法。对于每个序列而言，背景减除与轮廓相关方法用于检测和跟踪行人的运动轮廓，这些时变的二维轮廓形状被转换为对应的一维距离信号，同时通过特征空间变换来提取低维步态特征。基于时空相关或归一化欧氏距离度量，以及标准的模式分类技术用于最终的识别。实验结果表明，该算法不仅获得了令人满意的识别性能，而且拥有相对较低的计算代价。
该算法来源于“行走运动的关节角度变化包含着丰富的个体识别信息”的思想。首先，结合人体模型、运动模型和运动约束等先验知识，利用Condensation算法进行行人的跟踪。然后，从跟踪结果中获取人体主要关节的角度变化轨迹。这些轨迹经过结构和时间归一化后，作为动态特征而用于身份识别。
这是一种基于新的特征提取方法的自动步态识别算法，该算法仅从腿部的运动进行身份识别。对于每个序列，用一种基于图像色度偏差的背景减除算法来检测运动对象。在经过后处理的二值图像序列中，利用边界跟踪算法获取对象边界，在对象边界图像上，局部应用Hough变换检测大腿和小腿的直线，从而得到大腿和小腿的倾斜角。用最小二乘法将一个周期内的倾斜角序列，拟合成5阶多项式，把Fourier级数展开后得到的相位与振幅的乘积，定义为低维步态特征向量。在小样本的数据库上用Fisher线性分类器验证所研究算法的性能，正确分类率为79.17%，在步态数据库不很理想的情况下也获得了较好的识别率。
基于广义多尺度分析理论，针对不同的应用图像或信号库，得到最优小波分解, 并在人体步态识别中与二维小波矩结合进行应用。在三维物体的表示方面, 作为三维物体的一种无冗余的描述和识别方法，提出了三维小波矩理论。与现存的方法相比，它不但具有平移、缩放和旋转不变性，在径向上还增加了多尺度分析的特性。可以根据不同的需要，提供多层次的特征描述子，同时引进球面调和函数加速算法和小波的Mallat算法后，使小波矩的计算得到了双重加速。有人计划搭建实用的三维物体检索平台，将进一步完善该算法。
此外，有人在基于人体生物特征不仅包含静态外观信息，也包含行走运动的动态信息的思想，提出了一种判决级上融合人体静态和动态特征的身份识别方法。利用此方法在不同融合规则下的实验结果表明，融合后的识别性能均优于使用任何单一模态下的识别性能。

❽ 步态识别的工作原理

步态识别是一个相当新的发展方向，它旨在从相同的行走行为中寻找和提取个体之间的变化特征，以实现自动的身份识别。安全视频智能监控场合中自动步态识别系统的基本工作原理框图的一般框架如图1所示，它是融合计算机视觉、模式识别与视频/图像序列处理的一门技术。
首先由监控摄像机采集人的步态，通过检测与跟踪获得步态的视频序列，经过预处理分析提取该人的步态特征。即对图像序列中的步态运动进行运动检测、运动分割、特征提取等步态识别前期的关键处理。其次，再经过进一步处理，使其成为与己存贮在数据库的步态的同样的模式；最后，将新采集的步态特征与步态数据库的步态特征进行比对识别，有匹配的即进行预/报警。无匹配的，监控摄像机则继续进行步态的采集。
因此，一个智能视频监控的自动步态识别系统，实际上主要由监控摄像机、一台计算机与一套好的步态视频序列的处理与识别的软件所组成。其中，最关键的是步态识别的软件算法。所以，对智能视频监控系统的自动步态识别的研究，也主要是对步态识别的软件算法的研究。

❾ 想对运动步态进行分析，需要用什么设备

可以用动作捕捉系统实时地进行动作数据采集、分析，与三维测力平台、表面肌电仪、足底压力测量仪等输出模拟信号的设备同步，同时对受试者的步态、肌肉长度、表面肌电、受力等数据进行量化分析，评估步态障碍程度与矫正骨科手术的效果。