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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學(xué)申請的專利一種基于樣本自適應(yīng)表征的步態(tài)識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115661922B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211281099.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/20；該發(fā)明授權(quán)一種基于樣本自適應(yīng)表征的步態(tài)識別方法是由李璽;竇洹彰;張芃怡;蘇偉;于云龍設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-10-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于樣本自適應(yīng)表征的步態(tài)識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于樣本自適應(yīng)表征的步態(tài)識別方法，通過在步態(tài)識別中引入元知識來達(dá)到樣本自適應(yīng)的目的，從而可以讓模型對廣泛存在的如角度，條件的復(fù)雜場景有更好的感知能力。該方法具體步驟如下：獲取步態(tài)數(shù)據(jù)；定義優(yōu)化目標(biāo)；使用元超網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)元知識；利用元知識對空間、時間、通道三個維度進(jìn)行注意力機(jī)制；利用元知識對時間信息進(jìn)行特征整合；迭代訓(xùn)練。本發(fā)明適用于復(fù)雜場景下的步態(tài)識別，利用元知識對多樣的內(nèi)外部條件具有較好的效果和泛化能力。

本發(fā)明授權(quán)一種基于樣本自適應(yīng)表征的步態(tài)識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于樣本自適應(yīng)表征的步態(tài)識別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、獲取用于訓(xùn)練步態(tài)識別模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集； S2、構(gòu)建步態(tài)識別模型框架，所述步態(tài)識別模型框架包括特征提取器、元三重注意力模塊、元時序池化模塊、全連接層和分類器，其輸入數(shù)據(jù)為一個人員在行走過程中采集得到的一組剪影圖序列；輸入數(shù)據(jù)先經(jīng)過特征提取器進(jìn)行特征提取形成一個四維特征，然后使用一個參數(shù)化的超網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行元知識學(xué)習(xí)，進(jìn)而自適應(yīng)地為元三重注意力模塊和元時序池化模塊生成與輸入數(shù)據(jù)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，作為學(xué)習(xí)到的元知識；所述元三重注意力模塊中，分別利用學(xué)習(xí)到的元知識對空間、時間、通道三個維度使用注意力機(jī)制，每一個維度均得到一個自適應(yīng)尺度特征；再將三個維度的自適應(yīng)尺度特征相加后輸入元時序池化模塊中，利用學(xué)習(xí)到的元知識對時間信息進(jìn)行融合，融合特征經(jīng)過全連接層后得到用于推理的最終特征，該最終特征輸入分類器中輸出分類結(jié)果； S3、將全連接層中的三元組損失和分類器中的交叉熵?fù)p失結(jié)合后作為總損失函數(shù)，并對所述步態(tài)識別模型框架進(jìn)行迭代訓(xùn)練，直至收斂； S4、在進(jìn)行步態(tài)識別時，將待查詢的行人行走過程中的剪影圖序列輸入訓(xùn)練后的步態(tài)識別模型框架中，并基于全連接層輸出的最終特征在庫中進(jìn)行相似匹配，進(jìn)而確定行人身份。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人浙江大學(xué)，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區(qū)余杭塘路866號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。