多人群体步态分析如何解决数据混淆难题？

python

2024-03-15 00:23:58

多人群体步态分析：解决数据混淆问题

简介

步态分析在医疗保健、健身和安全领域有着广泛的应用。然而，对于多人群体的步态分析，尤其是在需要实时显示每个人的正确结果时，可能会遇到数据混淆的问题。本文将深入探讨这一问题并提供一个全面的解决方案。

理解问题

传统的多人群体步态分析方法通常会将所有人的结果存储在一个列表中，这会导致数据混淆。当分析新数据时，最新结果将覆盖先前结果，导致只有最新加入的人员的步态数据显示在界面上。这对于理解和比较不同个体的步态模式是不够的。

解决方案

为了解决数据混淆问题，我们需要创建一个能够跟踪和单独显示每个人步态分析结果的系统。以下步骤概述了我们提出的解决方案：

创建独立结果列表： 为每个人创建一个独立的结果列表，存储他们的步态分类结果。
唯一标识符： 为每个检测到的人员分配唯一标识符，例如他们的坐标或面部特征。
结果与人员匹配： 在执行步态分析后，根据其唯一标识符将分类结果与相应的人员匹配。

实现解决方案

我们可以通过以下方式在代码中实现此解决方案：

import cv2
import numpy as np

# 初始化每个人的结果列表
person_results = [[] for _ in range(max_num_people)]

# ... 其余代码保持不变 ...

for idx, keypoints in enumerate(keypoints_list):

    # ... 其余代码保持不变 ...

    # 提取个人数据
    person_data = get_person_data(keypoints, unique_person_identifier)

    # 分析并分类步态
    classification_result = analyze_gait(person_data)

    # 将结果存储在相应人员的列表中
    person_results[idx].append(classification_result)

# ... 其余代码保持不变 ...

# 显示每个人的结果
for idx, person_id in enumerate(unique_person_identifiers):

    # 获取人员的结果
    results = person_results[idx]

    # 获取人员的坐标或位置
    coordinates = get_person_coordinates(person_id)

    # 在人员的坐标处显示结果
    display_results(coordinates, results)