算法显示了分析一匹马的步幅的价值

2022-05-20

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研究人员开发的两种用于惯性测量单元的算法，在自动检测运动过程中马蹄落地和腾空的时间上显示出了前景。

Marij Tijssen和她的同事们说，马蹄运动和马蹄运动是步态分析工作中最基本的运动特征。

他们的研究发表在开放获取期刊《公共科学图书馆·综合》上，在此之前的相关研究中，同样的两种算法中的一种被证明能够准确地识别出马大步行进中关键的休息阶段。

马蹄摆放的时间——也就是马蹄的开启和关闭——可以通过视觉来检测，但这受到人眼检测能力的限制。

取而代之的是使用诸如测力板、光学运动捕捉系统和惯性测量单元等客观测量工具。

一般来说，力板被认为是动力学步态分析的金标准。然而，数据收集是费时的，这种方法只能在实验室环境中使用。

研究人员在他们的研究中开始测试角速度算法和加速度算法的能力，以自动检测马蹄启动和马蹄关闭事件，如果成功，评估其准确性。

研究中使用了七匹温血马。每一个都在它们的右前蹄和右后蹄的侧壁上配备了惯性测量单元。

马匹在一个测力板上行走和小跑以进行内部验证，同时，六个红外摄像机(光学运动捕捉系统的一部分)测量附着在马蹄区域的三个反射标记的三维位置。

总共分析了147个试验。

对于马蹄检测，结果表明，对于角速度算法，与力板的一致性通常更好，根据步态和蹄的不同，其精度在2.39 - 12.22毫秒之间，精度约为13.83毫秒。

对于离蹄检测，加速度算法与力板吻合较好，精度为3.20ms，精度为6.39ms。

“这些算法在步态分类方面似乎很有前途，”他们总结道，“尽管还需要进行更广泛的验证过程。”

此外，这些算法的适用性应研究在不同的情况下，如不同的地面，步态，速度和不同的马蹄修整条件。

研究小组的成员分别隶属于荷兰乌得勒支大学、瑞典农业科学大学。

青瞳视觉编译(如版权问题，请及时联系青瞳进行删除，给您带来的不便请谅解)

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