近日，我院激光与智能光学感知研究所以“Optical Fiber Intelligent Carpet for Gait Recognition with A Local Strain and Global Contour Dual-modality Attention Network（基于局部应变与全局轮廓双模态注意力网络的智能光纤地毯步态识别方法）”为题，在物联网领域国际权威期刊《IEEE Internet of Things Journal》（中科院二区TOP，影响因子8.9）发表最新研究成果。我院青年教师李翔为第一作者，冯亭教授为通讯作者，东北大学秦皇岛分校为第一完成单位。

随着人口老龄化加剧和智慧健康产业快速发展，步态识别作为感知人体运动状态的重要技术，在跌倒风险评估、身份识别以及智能交互等领域展现出广阔应用前景。研究团队首次提出使用光频域反射（OFDR）分布式光纤传感技术构建高精度智能光纤地毯步态识别系统。OFDR分析光纤内部瑞利散射光谱变化，实现对应变信息的高精度解调与定位；采用柔性硅胶作为基底材料，将光纤按照二维阵列形式高密度嵌入地毯内部，形成覆盖整个地毯区域的高密度分布式感知网络。当地毯受到人体踩踏时，足底压力会引起局部光纤微小形变，OFDR系统实时捕获应变信号，并重建足底压力分布和接触轮廓信息。

在算法设计方面，团队提出一种局部应变与全局轮廓双模态注意力网络，同时利用原始光纤应变信号和足底压力分布图像两类信息进行协同分析。应变图注意力模块通过动态图结构建模不同光纤传感单元之间的关联关系，自动挖掘关键应变特征；同时，提出压力梯度引导非局部模块，重点关注足底接触区域及轮廓边缘信息，实现局部力学特征与全局空间特征的有效融合。该方法能够更加准确地表征复杂步态模式，提高识别系统的鲁棒性和泛化能力。

该研究充分展示了分布式光纤传感与人工智能深度融合的创新潜力，为构建非接触、无感知、高精度的人体行为感知系统提供了新思路。

图1.所构建的OFDR智能光纤地毯系统

图2.所提出的局部应变与全局轮廓双模态注意力网络用于应变信号步态识别

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11525410

（编辑：周宣任 审核：陈茂庆）