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基于足底压力测量的步态识别与预测的任务书
一、任务背景
步态识别和预测是医学和人机交互领域的重要研究方向，通过研究人的步态特征，可以对人的生理状况、跌倒风险等进行有效的预测和诊断。足底压力测量是一种常见的步态识别技术，它可以测量人的脚底在行走过程中的压力和分布情况，从而获得步态特征，用于步态分析和预测。
本任务旨在通过足底压力测量技术，实现步态识别和预测任务，并应用于实际场景中，如老年人跌倒预测等。
二、任务描述
1.搭建足底压力测量系统
搭建足底压力测量系统，用于采集参与者在行走过程中的足底压力数据。系统需要包括足底压力传感器、数据采集设备、数据处理软件等。传感器需要具有高准确性和稳定性，并能够实时采集足底压力数据。数据采集设备需要能够实时记录和存储数据，并提供数据接口。
2.数据采集和处理
采集参与者在行走过程中的足底压力数据，并对数据进行处理和分析。利用数据处理软件对采集到的数据进行滤波、降噪等操作，并提取出足底压力的相关特征。常用的足底压力特征包括步态周期、步长、步频、支撑时间、双脚静态压力分布等。
3.步态识别
通过足底压力特征，进行步态识别。采用机器学习等方法，对足底压力特征进行分类，实现人的步态识别。步态识别可应用于人体动作识别、人体认证等领域。
4.步态预测
利用人的步态特征，进行步态预测。采用时间序列预测方法，建立足底压力数据的预测模型，通过模型预测人的步态，提前预测跌倒等风险，从而降低跌倒风险。步态预测可应用于老年人跌倒预测、残疾人辅助等领域。
5.应用场景设计
将步态识别和预测技术应用于实际场景中。例如，将系统安装在老年人的床铺上，实时监测老年人的步态特征，并预测跌倒风险，及时通知护理人员，提高老年人的安全。或将系统应用于残疾人康复，辅助残疾人进行步态训练和康复。
三、任务要求
1.要求参赛者有相关领域知识背景和足底压力测量技术研究经验。
2.要求参赛者能够熟练操作足底压力测量系统，并对采集到的数据进行处理和分析。
3.要求参赛者能够掌握机器学习和时间序列预测等基础算法，实现步态识别和预测功能。
4.要求参赛者能够将步态识别和预测技术应用于实际场景中，并实现相关功能。
5.要求参赛者在保证技术实现的前提下，考虑系统的可实施性和可靠性，包括数据采集精度、系统稳定性等方面。
四、任务评估
1.任务的执行情况和实现效果。
2.任务方案的创新性和实际可行性。
3.任务实现过程中对技术和方法的运用情况。
4.任务结果的准确度和可视化效果。
5.任务的交付成果和应用场景实现效果。
五、总结
本任务以足底压力测量技术为研究手段，实现步态识别和预测任务，并将其应用于实际场景中，为老年人和残疾人提供有力的帮助和保障。本任务旨在培养参赛者的实践能力和解决问题的能力，提高参赛者的实践技能和科技创新能力，推动科技人才的培养和科技创新的发展。