Come soluzione per il rilevamento dell'andatura basata sull'apprendimento profondo e l'analisi video, l'AICU Gait Scanner ha requisiti fondamentali per ottenere raccolta e analisi dei dati sull'andatura di alta precisione, facile da usare e a lungo termine. Deve estrarre 20 tipi di informazioni cliniche sull'andatura (come la frequenza dei passi, la proporzione della fase di appoggio e il coefficiente di variazione della lunghezza del passo) e raggiungere una precisione vicina a quella del dispositivo professionale GAITRite (con un coefficiente di correlazione intraclasse (ICC) massimo di 0,987). Nel frattempo, supporta una misurazione conveniente in scenari non medici e il monitoraggio continuo della salute. Il modulo telecamera USB precedentemente tradotto, basandosi su parametri hardware fondamentali come l'otturatore globale, l'esposizione globale e pixel da 3μm, può corrispondere accuratamente alle esigenze tecniche dello Gait Scanner, fornendo un supporto cruciale per l'accuratezza, la fluidità e l'adattabilità dello scenario della sua raccolta di dati sull'andatura. I vantaggi specifici sono analizzati come segue:
L'AICU Gait Scanner deve acquisire scenari dinamici durante la camminata, come l'oscillazione della gamba, l'appoggio del piede e il trasferimento del centro di gravità del corpo. Se le immagini subiscono distorsioni da movimento o dettagli sfocati, ciò influirà direttamente sull'accuratezza del modello di intelligenza artificiale nell'estrazione delle informazioni cliniche sull'andatura.
I otturatore globale del modulo telecamera USB può eliminare completamente l'"effetto rolling shutter" causato dal movimento ad alta velocità—ad esempio, le rapide oscillazioni delle gambe e gli appoggi istantanei dei piedi durante la camminata non causeranno allungamenti dell'immagine o distorsioni locali, garantendo l'accuratezza geometrica delle traiettorie dell'andatura (come la lunghezza del passo e l'angolo di contatto della suola). La tecnologia di esposizione globale garantisce una luminosità uniforme dell'immagine, evitando la perdita di dettagli dell'andatura (come lo stato di flessione delle dita dei piedi) dovuta a una luce ambientale irregolare (ad esempio, luce intensa vicino alle finestre o luce debole negli angoli di una stanza). In combinazione con le dimensioni dei pixel grandi di 3μm×3μm, il modulo può migliorare l'assorbimento della luce per pixel e la risoluzione dei dettagli, presentando chiaramente le micro-caratteristiche dell'andatura (come la mappatura visiva della distribuzione della pressione sulla suola e l'intervallo di movimento dell'articolazione della caviglia). La sinergia di queste tre caratteristiche fornisce dati di immagine ad alta fedeltà per il modello di intelligenza artificiale, supportando direttamente lo Gait Scanner per raggiungere un ICC massimo di 0,987 nell'accuratezza dell'analisi e soddisfacendo i requisiti della valutazione dell'andatura di livello clinico.
L'AICU Gait Scanner si basa su algoritmi di apprendimento profondo per analizzare flussi video continui. Una frequenza fotogrammi insufficiente o un ritardo di trasmissione possono portare alla perdita di fotogrammi chiave dell'andatura (come il momento della transizione dalla fase di appoggio alla fase di oscillazione), influenzando l'accuratezza dell'estrazione di parametri dimensionali temporali come la frequenza dei passi e il ciclo dell'andatura.
I 2MP pixel + uscita 1080P@60FPS del modulo telecamera USB consentono la raccolta continua di immagini dinamiche ad alta definizione—la frequenza fotogrammi elevata di 60FPS può registrare completamente il processo dinamico di ogni passo, evitando errori di giudizio dei parametri causati dal "salto dei fotogrammi dell'andatura" a basse frequenze fotogrammi. L'interfaccia ad alta velocità USB 3.0 (con una larghezza di banda di trasmissione fino a 5 Gbps) può trasmettere flussi video al modulo di analisi AI in tempo reale senza accumulo o ritardo di dati, garantendo che l'algoritmo possa estrarre in modo sincrono 20 tipi di informazioni cliniche sull'andatura (come i parametri del coefficiente di variazione come StrideTm_CV_R e Stance_Pere_R). Questo collegamento "raccolta HD - trasmissione ad alta velocità" evita errori di analisi causati da blocchi di immagini o ritardi dei dati, fungendo da garanzia hardware fondamentale per lo Gait Scanner per ottenere "risultati di analisi di livello professionale".
Uno dei vantaggi principali dell'AICU Gait Scanner è "misurazione sempre e ovunque senza apparecchiature mediche professionali". Deve adattarsi a diversi scenari come case, comunità e centri di riabilitazione, ponendo elevate esigenze sull'integrazione e la compatibilità del modulo telecamera.
Il modulo telecamera USB supporta il protocollo UVC (Universal Video Class), che è direttamente compatibile con i principali sistemi operativi come Windows e Linux senza la necessità di sviluppare driver aggiuntivi—ciò significa che lo Gait Scanner può essere rapidamente integrato in terminali kiosk e dispositivi di rilevamento portatili, consentendo agli utenti di iniziare la misurazione senza operazioni professionali, in linea con il requisito di "facilità d'uso". Le sue dimensioni compatte di 38 mm×38 mm facilitano l'integrazione in varie forme di dispositivo (come piattaforme di rilevamento desktop e scatole di rilevamento mobili), senza limitare l'implementazione dello scenario a causa del volume dell'hardware. Nel frattempo, il modulo supporta la sostituzione personalizzabile di sensori CMOS a colori/monocromatici—il sensore a colori si adatta alla normale illuminazione interna ed esterna, mentre il sensore monocromatico migliora il contrasto dei dettagli in ambienti con scarsa illuminazione (come il monitoraggio domestico notturno), espandendo ulteriormente gli scenari applicativi dello Gait Scanner e abbassando la soglia di misurazione in "ambienti non professionali".
L'AICU Gait Scanner deve supportare il "monitoraggio dell'andatura a lungo termine" per monitorare lo stato di salute del cervello degli utenti (come l'allarme precoce di compromissione cognitiva attraverso i cambiamenti dell'andatura), richiedendo al modulo telecamera stabilità e conformità a lungo termine.
Il modulo telecamera USB adotta processi ecologici SMT (conformi a ROHS) e tecnologia di produzione AA (Active Alignment), che garantisce la coerenza dell'hardware nella produzione di massa—evitando fluttuazioni nei parametri dell'andatura causate da differenze nella qualità dell'immagine tra diversi dispositivi e garantendo la comparabilità dei dati di monitoraggio a lungo termine. Allo stesso tempo, ha superato certificazioni internazionali come FCC, CE, Reach e RoSH, soddisfacendo i requisiti di conformità nel campo medico e sanitario e consentendo l'implementazione in diverse regioni del mondo. Le sue prestazioni hardware stabili (come l'assenza di attenuazione dei pixel durante l'uso a lungo termine e la trasmissione stabile dell'interfaccia) possono supportare lo Gait Scanner per realizzare la funzione di "rilevamento regolare dell'andatura - confronto dei dati storici", fornendo un supporto affidabile per la raccolta di immagini per il monitoraggio continuo dello stato di salute del cervello degli utenti.
In sintesi, attraverso quattro vantaggi fondamentali—"accuratezza nell'acquisizione dinamica, supporto per l'analisi AI, flessibilità nell'adattamento allo scenario e stabilità nell'uso a lungo termine"—il modulo telecamera USB corrisponde profondamente alle esigenze tecniche dell'AICU Gait Scanner. Non solo fornisce una qualità dell'immagine di livello clinico per la raccolta di dati sull'andatura, ma aiuta anche lo Gait Scanner a superare i limiti di scenario delle apparecchiature mediche professionali, diventando un componente hardware chiave per la sua applicazione in settori come la diagnosi medica, la valutazione della riabilitazione e l'assistenza agli anziani.