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龍圖騰網獲悉深圳市丞輝威世智能科技有限公司申請的專利用于下肢髖膝康復的用戶特征數據有效采集及分析方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120123660B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510588941.X，技術領域涉及：G06F18/15；該發明授權用于下肢髖膝康復的用戶特征數據有效采集及分析方法是由蔡雪風;陳宏超;王敏敏;徐博源設計研發完成，并于2025-05-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于下肢髖膝康復的用戶特征數據有效采集及分析方法在說明書摘要公布了：本發明涉及下肢髖膝數據分析領域，公開了用于下肢髖膝康復的用戶特征數據有效采集及分析方法，包括以下步驟：采集用戶下廚髖膝處用于運動的相關數據并進行數據預處理，同時使用卷積神經網絡對預處理后的相關數據進行建模分析，設計構建多通道序列步態檢測算法模型，用于預設用戶的下肢髖膝下一步行動。最后對多通道序列步態檢測算法模型進行模型損失訓練優化，同時引入評分機制，使多通道序列步態檢測算法模型能夠對目標用戶進行步態評分。本發明能夠實現多個通道數據的同時輸入，實現人體當前狀態及步態的檢測，也能夠實現在通道數據缺失的情況下依舊保持識別，無需切換模式的效果。

本發明授權用于下肢髖膝康復的用戶特征數據有效采集及分析方法在權利要求書中公布了：1.用于下肢髖膝康復的用戶特征數據有效采集及分析方法，其特征在于，包括以下步驟： 在用戶下肢髖膝處部署傳感器，并控制傳感器采集用戶下肢髖膝的相關數據，同時對用戶下肢髖膝的相關數據進行數據預處理，得到預處理生物電流值、預處理加速度、預處理角速度以及預處理壓力數據； 基于卷積神經網絡，結合預處理生物電流值、預處理加速度、預處理角速度以及預處理壓力數據，設計多通道序列步態檢測算法模型； 對多通道序列步態檢測算法模型進行模型損失訓練優化，同時引入評分機制，使多通道序列步態檢測算法模型能夠對目標用戶進行步態評分； 其中，所述基于卷積神經網絡，結合預處理生物電流值、預處理加速度、預處理角速度以及預處理壓力數據，設計多通道序列步態檢測算法模型，具體為： 引入卷積神經網絡，構建卷積神經網絡空白模型，其中所述卷積神經網絡空白模型中包括卷積層、池化層以及輸出層； 將預處理生物電流值、預處理加速度、預處理角速度以及預處理壓力數據統稱為目標用戶特征數據，將所述目標用戶特征數據導入至卷積神經網絡空白模型的卷積層中，并在卷積神經網絡空白模型的卷積層對目標用戶特征數據進行多通道時間序列矩陣構建； 其中，目標用戶特征數據的多通道時間序列矩陣為對目標用戶特征數據進行時空對齊的矩陣； 在卷積神經網絡空白模型的卷積層中，對多通道時間序列矩陣進行遍歷卷積，并在遍歷卷積過程中保持多通道時間序列矩陣的時序長度相等； 在遍歷卷積完成后，將遍歷卷積后的多通道時間序列矩陣導入池化層中進行全局時序池化，用于匹配目標用戶適配不同步態，同時在全局時序池化過程中在卷積神經網絡空白模型中引入多通道注意力機制； 其中，所述多通道注意力機制為在全局時序池化過程中自動聚焦遍歷卷積后的多通道時間序列矩陣，防止數據缺失； 當全局時序池化完成，在輸出層輸出訓練后的多通道時間序列矩陣，得到多通道序列步態檢測算法模型； 其中，所述多通道序列步態檢測算法模型能夠預測目標用戶在規定時間內的步態狀態。

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