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[发明专利]一种步态识别系统和方法-CN202010298160.4在审
发明人：黄永祯;谷晓霞 -专利权人：银河水滴科技(北京)有限公司
申请日： 2020-04-16 - 公布日： 2020-06-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种步态识别系统和方法，该系统包括：数据采集平台、数据处理平台以及数据管理平台；所述数据采集平台，用于采集城市道路中行人的步态数据；所述数据处理平台，用于接收所述数据采集平台传输的步态数据，以及接收所述数据管理平台传输的用于进行步态处理的模型，基于所述用于进行步态处理的模型和所述步态数据，识别所述行人的步态特征信息。
一种步态识别系统方法

[发明专利]基于步态的大规模手机用户快速身份识别方法-CN201810401924.0有效
发明人：邹勤 -专利权人：武汉大学
申请日： 2018-04-28 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于步态的大规模手机用户快速身份识别方法，通过采集步态样本、构建步态检索样本集、对步态样本集进行哈希编码、对步态样本集进行特征描述、识别未知身份步态，实现步态的识别。
基于步态大规模手机用户快速身份识别方法

[发明专利]用于预测冻结步态的方法、设备和计算机可读存储介质-CN202210929319.7有效
发明人：王振常;魏璇;赵鹏飞;陈宇辰;黄继随;谢桑马;魏巍;王争;张鹏 -专利权人：首都医科大学附属北京友谊医院
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本公开涉及一种用于预测冻结步态的方法、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括：获取与预测冻结步态相关的扩散加权成像和步态参数；基于所述扩散加权成像获取与预测冻结步态相关的目标图像；以及根据所述扩散加权成像、所述目标图像和所述步态参数，利用预测模型进行预测，以获得预测冻结步态的预测结果利用本公开的方案，可以获得更准确的预测冻结步态的预测结果。
用于预测冻结步态方法设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于卷积神经网络的人体运动步态分类方法-CN201711291528.9在审
发明人：王鹏宇;孙牧;邓志红;严丹;尚克军 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2017-12-08 - 公布日： 2018-04-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于卷积神经网络的人体运动步态分类方法，能够对人体复杂运动步态进行高精度的步态划分，从而完成后续的精确导航任务。通过对测量得到的各个参量数据进行步态统计学分析，得到对人体运动步态变化最敏感的参量，以该参量作为卷积神经网络输入，能够获得准确的、与步态分类有关的数据，减少卷积神经网络的输入，降低网络计算的复杂度；通过敏感参量的选取后，剔除了一些与步态划分无关的输入量，使得卷积神经网络的步态识别精度高，实现对人体复杂运动步态的高精度划分。
一种基于卷积神经网络人体运动步态分类方法

[发明专利]一种基于广义卷积神经网络的骨架异常步态识别方法及系统-CN202210246685.2在审
发明人：马昕;田皓宇;李贻斌 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明属于步态分析领域，提供了一种基于广义卷积神经网络的骨架异常步态识别方法及系统。该方法包括，以下肢关节为节点，以骨骼为边构造步态图；根据距离和空间关系对步态图中的相邻节点进行分组，将非欧结构的步态图规范化为欧几里德特征图；其中，节点的位置关系编码了关节之间的连接性；采用广义卷积网络来建模规范化欧几里德特征图中编码的几何特征，将卷积核从图像中提取纹理表示的能力泛化到提取步态图几何特征中，得到时空邻居节点特征聚合的步态特征图；根据步态特征图，预测异常步态分类结果。
一种基于广义卷积神经网络骨架异常步态识别方法系统

[发明专利]基于多时间节点步态损失的认知功能评估模型、方法及装置-CN202211014340.0在审
发明人：张雪飞;吴永秋;马重 -专利权人：大连乾函科技有限公司
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多时间节点步态损失的认知功能评估模型、方法及装置，包括：获取训练用步态数据，包括单任务步态训练数据和双任务步态训练数据；对每个时间节点采集的多维步态数据进行预处理，求取时间维度的双任务步态损失训练数据；将所述时间维度的训练双任务步态损失作为输入数据训练认知功能评估模型；将获取的时间维度的双任务步态损失测试数据输入认知功能评估模型得到评估结果。本发明使用多时间节点的双任务步态特征评估受试者认知功能，能够便捷的得到认知功能下降速度的量化值，而且得到的结果客观准确。
基于多时节点步态损失认知功能评估模型方法装置

[发明专利]一种步态模拟预测系统及模拟预测方法-CN201910668314.1有效
发明人：曲彦隆 -专利权人：曲彦隆
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种步态模拟预测系统及模拟预测方法，它属于步态参数分析与模拟技术领域。本发明解决了现有方法不具备模拟步态参数的功能的问题。本发明通过步态参数采集模块、步态参数数据库模块、卷积神经网络模块和步态特征算法的作用实现采集并模拟步态参数，克服了现有方法不具备模拟步态参数的功能的不足。本发明可以应用于步态参数分析与模拟技术领域。
一种步态模拟预测系统方法

[发明专利]基于时空双流卷积神经网络的跨视角步态识别方法-CN201910788826.1有效
发明人：瞿斌杰;孙韶媛;赵国顺;张光林;翟梦琳 -专利权人：东华大学
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于时间空间双流卷积神经网络的跨视角步态识别方法。本发明针对步态识别问题，首先将实验中所需数据集处标准化处理成统一格式，再将步态剪影图分别融合成为步态能量图和彩色步态图，其中彩色步态图(CGI)可解决目前步态识别中不能很好地保留步态序列中时间信息问题，该方法提高了步态识别的准确率。
基于时空双流卷积神经网络视角步态识别方法

[发明专利]融合深度信息和灰度信息实现步态识别的系统及方法-CN201410429443.2在审
发明人：何莹;王建;钟雪霞;梅林;吴轶轩;尚岩峰;王文斐;巩思亮;龚昊 -专利权人：公安部第三研究所
申请日： 2014-08-28 - 公布日： 2014-12-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合深度信息和灰度信息实现步态识别的系统，其中包括信息提取器、步态周期检测器、特征融合器和步态分类识别器；本发明还涉及一种融合深度信息和灰度信息实现步态识别的方法，信息提取器采集步态序列图像中的灰度信息和深度信息；步态周期检测器通过灰度信息获取对应的步态周期；特征融合器融合灰度信息和深度信息并得到融合特征矩阵；步态分类识别器根据融合特征矩阵查找到对应的步态分类对象。采用本发明的融合深度信息和灰度信息实现步态识别的系统及方法，将深度信息与灰度信息融合，在融合特征矩阵的基础上对人体步态进行识别，具有更好的分类识别率，便于移植，稳定性高，具有更广泛的应用范围。
融合深度信息灰度实现步态识别系统方法

[发明专利]用于确定人体健康状况的方法及移动终端-CN201810036130.9在审
发明人：张晗玉 -专利权人：维沃移动通信有限公司
申请日： 2018-01-15 - 公布日： 2018-07-31 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于确定人体健康状况的方法及移动终端，该方法包括：获取移动终端用户的步态参数，以及获取标准步态参数，其中，所述标准步态参数为正常步态的步态参数；将所述用户的步态参数与所述标准步态参数进行比较由此可见，本发明技术方案中，可以将移动终端用户的步态参数与健康状况结合起来，通过移动终端采集该移动终端用户的步态参数，根据该移动终端用户的步态参数来确定该移动终端用户的健康状况，由于用户的步态参数能够从很大程度上反映出用户的健康状况
步态参数移动终端用户健康状况移动终端人体健康状况健康服务用户提供正常步态采集

[发明专利]行走平衡训练设备和方法-CN201711154841.8在审
发明人：蔡立强;左国坤;宋涛;施长城 -专利权人：中国科学院宁波材料技术与工程研究所;中国科学院宁波工业技术研究院慈溪生物医学工程研究所
申请日： 2017-11-20 - 公布日： 2018-04-27 - 主分类号： A63B22/20 文献下载
摘要：一种行走平衡训练设备，包括基座、翻转平台和步态训练器，所述基座设置有保护装置，所述翻转平台对应所述基座设置，所述步态训练器连接于所述翻转平台。所述保护装置通过基座设于所述步态训练器上方预定位置。步态训练器包括用于使用者脚踏的脚踏装置，所述步态训练器能过模拟走路姿态供使用者进行步态训练。所述翻转平台能够进行带动所述步态训练器翻转供使用者进行平衡训练。本发明提供的行走平衡训练设备和方法，帮助使用者进行行走步态被动训练、行走步态主动训练以及平衡训练，通过训练提高使用者行走步态稳定性，减少行走前或行走时运动的短暂性阻滞。使使用者恢复正常的行走步态。
行走平衡训练设备方法

[发明专利]一种结合自编码器与视角变换模型的跨视角步态识别方法-CN202110417595.0在审
发明人：舒勤;应娜;郭凡;方乾萍;叶学义;杨萌 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-04-19 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明结合自编码器与视角变换模型的跨视角步态识别方法：采集多视角多携带物状态的步态数据集；训练得到去携带物编码器和视角判别器；将待测目标在多个观测视角下的步态能量图输入编码器得到纯步态特征，将步态特征拼接为步态特征矩阵，通过奇异值分解得到角度变换与身份信息向量；通过带有身份标签的步态组输入卷积神经网络中进行识别，得到识别模型；将待识别目标的步态能量图输入自编码器与观测视角判别器，得到无携带物步态能量图与观测视角信息，一同输入视角投影模型并转换至对比视角下，与在对比视角下来自不同目标的步态能量图依次组成步态能量图组，输入识别模型，取得分最高组合为识别结果，完成识别。
一种结合编码器视角变换模型步态识别方法

[发明专利]针对腿部关节步态的检测方法、终端及存储介质-CN202111320779.1在审
发明人：辛炜博;华为;姚毅 -专利权人：上海电信工程有限公司
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明的实施方式涉及数据分析领域，公开了针对腿部关节步态的检测方法，具体包括以下步骤：基于对人群的步态影像进行分析，构建步态数据库；结合归一化处理，获取患者在行走过程中关节点的步态参数及步态轨迹；将所述步态轨迹与步态数据库中的样本构建适应度函数并求解，对所述步态参数进行优化；根据优化后的所述步态参数，对所述患者的步态进行分析和评估。将对患者的腿部关节点步态分析转换为参数优化分析，从而将腿部关节健康程度的分析进行量化，并对结果进行评估，检测结果得出快、检测过程耗时短。
针对腿部关节步态检测方法终端存储介质

[发明专利]一种基于Kinect的人体步态参数提取方法-CN202210185789.7在审
发明人：汪玲;荀小飞;邱静;程洪;陈路锋 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种更具普适性的基于Kinect的人体步态参数提取方法，获取Kinect体感深度传感器提取的原始关节点位置序列数据；对原始关节点位置序列数据进行滤波处理并计算原始步态参数值；根据原始步态参数值构造步态特征空间，步态特征空间包括静态姿势特征、连续运动变化特征和整体变化特征；利用步态特征空间采用基于随机森林模型的步态相位划分策略得到每帧单侧状态的初步判定结果，再对异常相位进行误判修正得到最终步态相位划分结果；从最终步态相位划分结果确定摆动期的起点帧和终点帧，得到摆动阶段的起点位置、终点位置以及起点时刻和终点时刻从而计算得到步态时空参数。本发明具有较全面的步态特征表示，具有无接触、低成本的优点。
一种基于 kinect 人体步态参数提取方法

[发明专利]一种步态大数据检索方法及其系统、终端设备-CN202210225395.X在审
发明人：黄永祯;潘丽凡;谷晓霞 -专利权人：银河水滴科技（北京）有限公司
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种步态大数据检索方法及其系统、终端设备，属于步态识别技术领域，能够实现使用人员规范正确使用步态检索技术，获取最佳检索效果，从而更丰富更精准的基于检索结果绘制目标人物轨迹信息，解决检索效果因人而异的问题所述方法包括：S1、获取包含目标人物的视频图像，并在视频图像中提取出目标人物的步态样本，根据步态样本构建目标人物的步态库；S2、利用步态库在局部区域的监控视频数据中进行检索，得到局部检索结果，并利用局部检索结果更新步态库，得到更新后的步态库；S3、利用更新后的步态库在全域的监控视频数据中进行检索，获得全局检索结果；S4、根据局部检索结果和全局检索结果生成目标人物的轨迹。本发明用于步态检索。
一种步态数据检索方法及其系统终端设备