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[发明专利]人体步态图像呈现方法及系统-CN202111431636.8在审
发明人：曾锦华;邱秀莲;施少培 -专利权人：司法鉴定科学研究院
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种人体步态序列图像呈现方法和系统，其主要通过提取人体步态视频或图像序列中的人体步态轮廓图像形成步态轮廓序列图像，再定位步态轮廓序列图像中各步态轮廓图像中的人体关键特征点，并对步态轮廓序列图像进行归一化处理，最终根据选定的人体关键特征点为固定点，对人体步态序列图像进行动态呈现，实现对人体步态特征的直观感知和有效呈现。
人体步态图像呈现方法系统

[发明专利]人体步态数据库及其建立方法-CN201310516264.8在审
发明人：徐晶晶;朱明星;耿艳娟;李光林 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2013-10-28 - 公布日： 2014-01-15 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及人体步态分析技术领域，提供了一种人体步态数据库及其建立方法。其中建立人体步态数据库的方法包括如下步骤：采集人体步态数据，所述人体步态数据包括运动数据、人体EMG数据和足底压力数据；通过人物身份识别，存储所述人体步态数据；设计人体步态数据库界面，所述数据库界面链接至所述步态数据，可根据用户在数据库界面上的操作要求提取不同类型的步态数据。本发明不仅可以满足研究者对大数据量的需求，而且可以满足不同研究者对不同类别步态数据的需要。
人体步态数据库及其建立方法

[发明专利]一种基于动态时间规划的人体步态监测算法-CN202111198552.4在审
发明人：周丽丽;刘彤军;杜寅甫;王涛;朱明清;刘琦;张志超;王金玉 -专利权人：黑龙江省科学院智能制造研究所
申请日： 2021-10-14 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种基于动态时间规划的人体步态监测算法，属于人体步态识别方法领域。现有步态识别方法存在的识别精度低。一种基于动态时间规划的人体步态监测算法，包括：利用视觉传感器进行人体步态视频采集，建立人体步态模型的步骤；采用传感器骨骼技术获取的骨骼运动信息的步骤；步态监测识别算法的训练步骤；动作识别的步骤；人体步态骨骼诊断评估的步骤本发明方法进行的步态诊断评估，识别率最高可达98%。
一种基于动态时间规划人体步态监测算法

[发明专利]一种多维人体步态识别方法与设备-CN201810234236.X有效
发明人：李莉莉 -专利权人：特斯联（北京）科技有限公司
申请日： 2018-03-21 - 公布日： 2019-01-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供的一种多维人体步态识别方法与设备，通过获取人体步态信息，人体步态信息包括步态视频和电磁波回波步态信号；将步态视频和电磁波回波步态信号在时间维度上进行同步；提取步态视频中的视频关键帧；提取视频关键帧的特征分量与视频关键帧时间同步的电磁波回波步态信号的时频特征的主成分分量，将特征分量和主成分分量组合为多维特征分量；将多维特征分量与数据库中的人体步态特征进行匹配，对人体步态信息对应的人物的身份进行识别。由于获取的人体步态信息包括多个维度，并对获取到的人体步态信息进行特征提取，并组合为多维特征分量，利用多维特征分量与数据库中预先存储的人体步态特征进行匹配，提高了步态识别的结果的准确率。
人体步态步态多维特征视频关键帧电磁波回波人体步态特征主成分分量特征分量视频多维匹配数据库步态识别时间同步时间维度特征提取信息对应预先存储准确率时频维度身份申请

[发明专利]基于人体部位解析的步态识别方法及系统、终端设备-CN202210585603.7在审
发明人：黄永祯;侯赛辉;曹春水;刘旭 -专利权人：银河水滴科技（北京）有限公司
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人体部位解析的步态识别方法及系统、终端设备，属于步态识别技术领域，能够解决现有步态识别系统难以提取更为精细的步态特征，从而导致识别准确率较低的问题。所述方法包括：S1、对待检测视频进行行人检测，得到目标行人的步态序列；S2、对步态序列中的人体进行人体部位分割，得到人体部位解析图；S3、对人体部位解析图中的整个人体及不同人体部位进行特征提取，得到整个人体对应的整体特征及不同人体部位对应的分支特征；S4、将整体特征和所有的分支特征进行特征融合，得到步态序列的最终特征；S5、根据步态序列的最终特征在步态库中进行特征匹配检索，得到步态识别结果。本发明用于行人步态识别。
基于人体部位解析步态识别方法系统终端设备

[发明专利]基于MediaPipe人体姿态模型的步态分析方法-CN202211165984.X在审
发明人：田翀;杨孟姝;周扬诗宇;刘卫忠;刘辉斌 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本发明提出了基于MediaPipe人体姿态模型的步态分析方法，通过相机对步态分析视频进行采集，采用基于MediaPipe人体姿态模型对人体步行姿态进行感知，获取人体关键点的像素坐标，通过对步态原始数据的分析和计算，得到了步态时间参数、步态空间参数以及步态稳定性、步态对称性、步态节律性和步态平衡性参数。本发明的步态分析方法中不需要使用到人体穿戴式设备，设备简单，便携性佳，数据能实时传输，远距离条件下依然测量精确，稳定性强，应用场景广，步态分析得到的步态参数齐全，具有很好的推广意义。
基于 mediapipe 人体姿态模型步态分析方法

[发明专利]一种基于人体姿态检测的儿童步态异常评估辅助系统-CN202211378451.X在审
发明人：李毅;严亚波;王永韬;林锦聪;沙佳;杨清海;雷伟 -专利权人：西安电子科技大学;中国人民解放军空军军医大学
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人体姿态检测的儿童步态异常评估辅助系统，包括：视频获取模块，用于获取视频；视频中包含有儿童行走时的步态影像，且视频不限制拍摄场景以及拍摄设备；人体姿态检测模块，用于利用预设的人体姿态检测算法检测视频中的各个人体对象的人体检测框以及框内的人体关键点；人体追踪模块，用于逐帧匹配视频中的各个人体对象的人体检测框，并根据已匹配人体检测框内的人体关键点生成人体对象的连续步态特征；步态评估模块，用于将人体对象的连续步态特征与对应的步态特征参考标准进行对比分析，并根据分析结果输出人体对象是否存在步态异常的辅助评估结果。本发明可准确、高效地对儿童步态异常进行评估。
一种基于人体姿态检测儿童步态异常评估辅助系统

[发明专利]基于人体HOG特征的步态能量图获取及身份识别方法-CN201510205677.3有效
发明人：刘云;崔雪红;王传旭;李辉 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2015-04-27 - 公布日： 2017-11-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人体HOG特征的步态能量图获取方法及身份识别方法。基于人体HOG特征的步态能量图获取方法包括从人体步态视频图像序列中的每帧图像中提取人体侧像图；将人体侧像图模板化；利用设定的根窗口和部位窗口从模板化侧像图中分别检测出人体轮廓和人体部位，并标记部位窗口相对于根窗口的位置；计算每帧模板化侧像图中人体轮廓的HOG特征描述符和人体部位的HOG特征描述符；获得人体轮廓HOG特征的步态能量图、人体部位HOG特征的步态能量图及部位窗口相对于根窗口的总位置，并组合起来，构建HOG步态能量图特征向量，从而获取基于人体HOG特征的步态能量图。应用本发明，可以解决现有步态能量图不能完整反映人体行走特征的问题、进而导致人体识别不准确的问题。
基于人体 hog 特征步态能量获取身份识别方法

[发明专利]一种基于人体轮廓和关键点特征融合的步态识别方法-CN202210452885.3在审
发明人：陈志;周晨;岳文静;艾虎;王悦;何丽 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-04-27 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人体轮廓和关键点特征融合的步态识别方法，包括：输入单人行走的步态视频，获取视频中的行人轮廓序列；将步态视频代入OpenPose算法模块，获得归一化的人体关键点信息序列，将行人轮廓序列代入GaitSet算法模块，获得步态轮廓序列的特征；将人体关键点信息序列由LSTM和CNN组成的人体关键点特征提取模块；分别获得步态轮廓特征向量和人体关键点特征向量；将步态轮廓特征向量和人体关键点特征向量连接后输入特征融合模块；将步态融合特征导入融合网络进行特征学习，识别出视频中人物的身份。本发明利用人体轮廓特征提取模块和人体关键点特征提取模块分别提取其特征，然后进行特征层融合得到步态融合特征，提高步态识别的准确率和鲁棒性。
一种基于人体轮廓关键特征融合步态识别方法

[发明专利]一种基于深度强化学习的双足机器人步态规划方法-CN201810979187.2有效
发明人：吴晓光;刘绍维;杨磊;张天赐;李艳会;王挺进 -专利权人：燕山大学
申请日： 2018-08-27 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的双足机器人步态规划方法，利用人体步态的稳定性和柔顺性，结合深度强化学习对双足机器人步态进行有效控制，包括以下步骤：1)建立被动双足机器人模型；2)人体步态数据和目标步态数据的获取及处理；3)使用降噪自动编码器分别提取双足机器人步态数据与人体步态数据中的隐含特征；4)利用深度强化学习对人体步态特征进行学习，进而规划双足机器人步态。本发明将深度强化学习和人体步态数据相结合，控制双足机器人像人一样稳定、柔顺的行走。
一种基于深度强化学习机器人步态规划方法

[发明专利]一种基于三维步态分析系统鉴别异常步态形式的方法-CN202010189084.3在审
发明人：李翔;李天骄 -专利权人：福建中医药大学
申请日： 2020-03-18 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三维步态分析系统鉴别异常步态形式的方法，包括从三维步态分析系统中确定与被测对象对应的人体步态数据和对应的标准化模型；通过三维步态系统采集被测对象的人体步态数据，基于被测对象的人体步态数据和三维步态系统，并将被测对象的步态分期数据参数与标准化模型的数据参数进行比对，确定被测对象具有的异常步态分期以及异常步态特征参数；以及确定被测对象的异常步态的形式和原因。本发明的三维步态系统包括了数据库标准化模型的建立方法，能够通过预先采集当地或者国内人群的人体步态数据，使得在后期进行异常步态分析的过程中误差降低，能够更好为临床分析提供更准确的分析结果。
一种基于三维步态分析系统鉴别异常形式方法

[发明专利]人体步态信息采集和步态形式分类识别系统及方法-CN201610199571.1在审
发明人：张金艺;鲍深;姚维强;唐笛恺;梁滨 -专利权人：上海大学
申请日： 2016-04-04 - 公布日： 2016-08-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及了一种人体步态信息采集和步态形式分类识别系统及方法。本系统由存储模块、显示模块、电源管理模块、电源/屏幕开关模块、原始步态信息采集模块、辅助功能模块、处理器模块、有线数据传输模块和无线数据传输模块组成。本方法的操作步骤是：人体步态形式分类识别与步态形式分类识别结果数据传输。采用本发明，能对人体步态信息进行采集，实现对人体行走时步态形式的分类识别。本发明结构简单，操作简便，实时性和实用性强，适用于室内外各种需要对人体步态信息进行采集及步态形式分类识别的场合，其不仅可应用于日常生活中的步态形式记录，也可应用于智能家居、人体智能穿戴设备等领域，更可应用于医疗诊断
人体步态信息采集形式分类识别系统方法

[发明专利]一种基于优选动态几何特征的可解释步态识别方法-CN202310447810.0在审
发明人：邢向磊;肖阳;张攀锋;谭耀;宋启平 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于优选动态几何特征的可解释步态识别方法，以发现对识别行人身份起到重要作用的人体局部区域。本发明包括：从采集到的RGB步态序列中，提取步态序列的二值轮廓图；对步态序列进行人体关键点提取，根据人体骨骼的刚性结构对获得的关键点进行扩充；基于训练好的关键区域推断模型，对人体关键点的位置进行几何结构限制区域内的动态优化，推断并选择出人体重要局部区域；通过端到端的联合训练关键区域推断模型和深度步态识别模型，得到对步态识别最有利的人体关键部位。实施本发明，在保证步态识别精度的同时，能很好的解释人体的哪些局部区域在步态识别任务中是关键的，为任何深度步态识别模型提供可解释性的特征。
一种基于优选动态几何特征可解释步态识别方法

[发明专利]一种外骨骼动力关节助力自适应控制方法及装置-CN202310056717.7在审
发明人：李如飞;张利剑;刘昊;吴庆勋;马宇 -专利权人：北京机械设备研究所
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取预设缓存的步态频率、步态幅度、步态偏移量，并基于所述步态频率计算步态相位；根据所述步态相位、步态幅度、步态偏移量计算生成人体关节角度估计；基于测量设备采集人体关节角度，根据所述人体关节角度及人体关节角度估计计算误差本公开通过自适应输出公式，基于人体的步态相位实时估计提供自适应关节助力，实现根据步态特征的不同和步态相位的不同输出适当助力。
一种骨骼动力关节助力自适应控制方法装置

[发明专利]一种柔性外骨骼系统的人体步态识别方法-CN202210880346.X在审
发明人：李阳阳;宋定安;胡静;张勇;杨义光;冉浩;强利刚;李林 -专利权人：贵州航天控制技术有限公司
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本发明涉及外骨骼技术领域，特别涉及一种柔性外骨骼系统的人体步态识别方法、外骨骼系统、步态识别装置。其中，柔性外骨骼系统的人体步态识别方法用于识别外骨骼系统的单侧步态状态，包括：获取人体姿态信号；确认前一时刻的第一步态状态；基于第一步态状态，判断人体姿态信号是否满足第二步态状态的切换条件，其中，第二步态状态为在行进周期中第一步态状态的下一个步态状态；若人体姿态信号满足切换条件，则切换外骨骼系统为第二步态状态；若人体姿态信号不满足切换条件，则保持外骨骼系统为第一步态状态。
一种柔性骨骼系统人体步态识别方法

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