基于视觉信息的智能下肢假肢路况识别

摘要： 目的 从纯视觉信息角度出发,对智能膝关节进行路况识别的研究。方法 整个实验环境采用卤素灯照明,使得设定的场景的光亮度和色温变化较小。将机器视觉模块嵌入智能膝关节的控制系统,通过摄像头实时采集路况图像数据,并将所采集的图像进行灰度化处理,利用归一化互相关算法(NCC)进行图像模式匹配,从而识别出对应的路况。结果 通过机器视觉模块识别平地、上/下坡、上/下楼梯5种路况的准确率分别为88.6%、85.3%、78.4%、87.5%、77.9%。识别效果较好,识别时间均在1 s以内,实时性较强。结论 基于纯视觉信息进行智能膝关节假肢路况识别具有有效性和可行性