本发明涉及运动疲劳分析，具体涉及一种基于光纤光栅的连续步态监测装置及疲劳状态分析方法。
背景技术：
1、目前，步态研究主要通过两种技术途径进行：一是通过视频图像捕捉并分析步态特征，二是利用传感器收集步态数据。视频图像分析技术在身份验证和姿势识别方面有其独特优势，广泛应用于安全监控和侦察；与此同时，传感器技术因其能够提供更为丰富和精细的数据，而在人体运动控制、外骨骼机器人开发以及医疗监测等领域显示出其重要性。
2、常用的传感器主要有：压力传感器、陀螺仪、三轴加速度计及肌电传感器等；利用陀螺仪和三轴加速度计等姿态传感器的检测误差和精度受传感器位置影响较大，一般用于运动学步态分析；利用肌电传感器采集肌肉收缩的电信号，一般用于生理学步态分析，但是其传感误差和精度也容易受到影响；利用压力传感器采集足底压力信号，将压力传感器布置在鞋垫或者平板上，然而压力鞋垫无法直接获得步幅、步长等多个连续步伐数据以及足部旋转角度等信息，需要配合其他类型传感器才能实现步态分析，导致分析系统复杂和使用过程较为繁琐；因此，压力地垫虽然能够获取全面的足底压力的信息，但是碍于场地的限制，连续的步态信息获取存在困难。
3、因此，本发明旨在提供一种基于光纤光栅的连续步态监测装置及疲劳状态分析方法，以解决上述提到的相关问题。
技术实现思路
1、本发明所要解决的技术问题是现有技术中对连续的步态信息获取较为困难，无法对连续步态进行分析的相关问题，目的在于提供一种基于光纤光栅的连续步态分析装置、方法、系统及介质，通过本发明提供的一种基于光纤光栅的连续步态分析装置，能够对连续步态特征进行采集；通过在传送带上布设多个光纤光栅分布式传感器，以及利用光纤滑环将多个光纤光栅分布式传感器与光纤解调模块连接，从而实现了对连续步态特征的持续采集和光纤信号传输；通过本发明中连续步态分析方法构建的步态分析模型，以完成对采集的连续步态特征进行分析处理，得到反应被采集者疲劳程度的疲劳标签。
2、本发明通过下述技术方案实现：
3、一种基于光纤光栅的连续步态分析装置，装置包括传送带、传动装置、光纤滑环、支撑装置、光纤解调装置以及信号处理装置；所述传送带表面间隔设有多个光纤光栅分布式传感器，光纤滑环的转子端与传动装置连接，传动装置与传送带啮合，光纤滑环的定子端固定于支撑装置的顶部；多个光纤光栅分布式传感器经光纤滑环与光纤解调装置连接，光纤解调装置与信号处理装置连接。
4、进一步地，多个光纤光栅分布式传感器分别均匀设于传送带表面沿传送方向的左右两侧。
5、进一步地，传动装置包括至少一个传动齿轮和至少一个轮组，至少一个轮组设于传送带沿传送方向的内部两端，至少一个传动齿轮设于传送带的内部中端，且至少一个轮组和至少一个传动齿轮均与传送带啮合，光纤滑环的转子端与传动齿轮固定连接。
6、本发明还提供一种连续步态分析方法，其特征在于，该连续步态分析方法利用上述任意一项所述的基于光纤光栅的连续步态分析装置；方法包括：
7、获取运动过程中的连续步态特征，确定连续步态特征变化量，并对不同的连续步态特征变化量标记对应的反应疲劳程度的疲惫标签，结合连续步态特征变化量和对应的疲惫标签以构建模型训练集和模型验证集；
8、将模型训练集输入到预设的神经网络模型中进行训练，得到训练后的步态分析模型，并利用模型验证集对训练后的步态分析模型进行优化，直至损失函数的值稳定，以得到能够基于连续步态特征变化量对疲惫程度进行分析的步态分析模型；
9、利用步态分析模型对待分析的连续步态特征变化量进行疲劳程度分析，得到对应疲惫标签的分析结果。
10、进一步地，连续步态特征包括足底压力分布数据、步幅、步长以及足部旋转角度。
11、进一步地，预设的神经网络模型为长短时记忆神经网络模型。
12、进一步地，疲惫标签包括非疲惫状态、轻度疲惫状态、中度疲惫状态和重度疲惫状态。
13、本发明还提供一种连续步态分析系统，该连续步态分析系统用于上述任意一项所述的连续步态分析方法中，系统包括：
14、数据获取模块，用于获取运动过程中的连续步态特征，确定连续步态特征变化量，并对不同的连续步态特征变化量标记对应的反应疲劳程度的疲惫标签，结合连续步态特征变化量和对应的疲惫标签以构建模型训练集和模型验证集；
15、模型训练优化模块，用于将模型训练集输入到预设的神经网络模型中进行训练，得到训练后的步态分析模型，并利用模型验证集对训练后的步态分析模型进行优化，直至损失函数的值稳定，以得到能够基于连续步态特征变化量对疲惫程度进行分析的步态分析模型；
16、信息分析模块，用于利用步态分析模型对待分析的连续步态特征变化量进行疲劳程度分析，得到对应疲惫标签的分析结果。
17、本发明还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述中任意一项所述的方法的步骤。
18、本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述中任意一项所述的方法的步骤。
19、本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
20、在本发明中，通过本发明提供的一种基于光纤光栅的连续步态分析装置，能够对连续步态特征进行采集；通过在传送带上布设多个光纤光栅分布式传感器，以及利用光纤滑环将多个光纤光栅分布式传感器与光纤解调模块连接，从而实现了对连续步态特征的持续采集和光纤信号传输；通过本发明中连续步态分析方法构建的步态分析模型，以完成对采集的连续步态特征进行分析处理，得到反应被采集者疲劳程度的疲劳标签。
1.一种基于光纤光栅的连续步态分析装置，其特征在于，装置包括传送带、传动装置、光纤滑环、支撑装置、光纤解调装置以及信号处理装置；所述传送带表面间隔设有多个光纤光栅分布式传感器，光纤滑环的转子端与传动装置连接，传动装置与传送带啮合，光纤滑环的定子端固定于支撑装置的顶部；多个光纤光栅分布式传感器经光纤滑环与光纤解调装置连接，光纤解调装置与信号处理装置连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于光纤光栅的连续步态分析装置，其特征在于，多个光纤光栅分布式传感器分别均匀设于传送带表面沿传送方向的左右两侧。
3.根据权利要求1所述的一种基于光纤光栅的连续步态分析装置，其特征在于，传动装置包括至少一个传动齿轮和至少一个轮组，至少一个轮组设于传送带沿传送方向的内部两端，至少一个传动齿轮设于传送带的内部中端，且至少一个轮组和至少一个传动齿轮均与传送带啮合，光纤滑环的转子端与传动齿轮固定连接。
4.一种连续步态分析方法，其特征在于，该连续步态分析方法利用权利要求1-3任意一项所述的基于光纤光栅的连续步态分析装置；方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种连续步态分析方法，其特征在于，连续步态特征包括足底压力分布数据、步幅、步长以及足部旋转角度。
6.根据权利要求4所述的一种连续步态分析方法，其特征在于，预设的神经网络模型为长短时记忆神经网络模型。
7.根据权利要求4所述的一种连续步态分析方法，其特征在于，疲惫标签包括非疲惫状态、轻度疲惫状态、中度疲惫状态和重度疲惫状态。
8.一种连续步态分析系统，其特征在于，该连续步态分析系统用于权利要求4-7任意一项所述的连续步态分析方法中，系统包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求4至7中任意一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求4至7中任意一项所述的方法的步骤。
