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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)科學(xué)院上海高等研究院;中國(guó)科學(xué)院大學(xué)申請(qǐng)的專利自適應(yīng)步態(tài)劃分方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和終端獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114444603B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210112212.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/24；該發(fā)明授權(quán)自適應(yīng)步態(tài)劃分方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和終端是由黃超;魏建明;徐正蓺;張富平設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本自適應(yīng)步態(tài)劃分方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和終端在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種自適應(yīng)步態(tài)劃分方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和終端，其中方法包括：實(shí)時(shí)獲取待劃分傳感器數(shù)據(jù)的采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)，并按預(yù)設(shè)滑窗獲取方式獲取最新滑窗樣本數(shù)據(jù)段，計(jì)算最新滑窗樣本數(shù)據(jù)段的方差，并按獲取最新待識(shí)別數(shù)據(jù)段；基于預(yù)設(shè)趨勢(shì)強(qiáng)度獲取方式獲取最新待識(shí)別數(shù)據(jù)段的趨勢(shì)強(qiáng)度特征，并其作為目標(biāo)趨勢(shì)強(qiáng)度特征；計(jì)算目標(biāo)特征強(qiáng)度特征與趨勢(shì)強(qiáng)度特征庫(kù)中的趨勢(shì)強(qiáng)度特征集合組建立關(guān)聯(lián)度，依據(jù)關(guān)聯(lián)度信息和特征集合的步態(tài)類別對(duì)待識(shí)別的數(shù)據(jù)段進(jìn)行模糊分類，最后基于模糊分類獲取待識(shí)別數(shù)據(jù)段的補(bǔ)發(fā)標(biāo)簽。本發(fā)明提高了對(duì)不同行人個(gè)體在和在不同行走速度下對(duì)步伐識(shí)別的準(zhǔn)確度，有助于行人室內(nèi)定位系統(tǒng)滿足實(shí)際應(yīng)用中對(duì)定位系統(tǒng)魯棒性的要求。

本發(fā)明授權(quán)自適應(yīng)步態(tài)劃分方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和終端在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種自適應(yīng)步態(tài)劃分方法，包括： 實(shí)時(shí)獲取待劃分傳感器數(shù)據(jù)的采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)，并按預(yù)設(shè)滑窗獲取方式獲取最新滑窗樣本數(shù)據(jù)段，計(jì)算所述最新滑窗樣本數(shù)據(jù)段的方差，并按預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)段獲取方式獲取最新待識(shí)別數(shù)據(jù)段； 基于預(yù)設(shè)趨勢(shì)強(qiáng)度獲取方式獲取所述最新待識(shí)別數(shù)據(jù)段的趨勢(shì)強(qiáng)度特征，并將所述最新待識(shí)別數(shù)據(jù)段的趨勢(shì)強(qiáng)度特征作為目標(biāo)趨勢(shì)強(qiáng)度特征；其中，設(shè)置多種時(shí)間尺度以作為滑窗寬度，通過(guò)預(yù)設(shè)滑窗獲取方式對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)段進(jìn)行滑動(dòng)采樣，以獲取每種時(shí)間尺度的所有滑窗數(shù)據(jù)段，基于每種時(shí)間尺度的所有滑窗數(shù)據(jù)段獲取每種時(shí)間尺度的移動(dòng)平均值序列，利用每種時(shí)間尺度的移動(dòng)平均值序列從目標(biāo)數(shù)據(jù)段中獲取最明顯趨勢(shì)數(shù)據(jù)段，獲取最明顯趨勢(shì)數(shù)據(jù)段后，計(jì)算最明顯趨勢(shì)數(shù)據(jù)段的趨勢(shì)強(qiáng)度特征； 計(jì)算所述目標(biāo)趨勢(shì)強(qiáng)度特征分別與趨勢(shì)強(qiáng)度特征庫(kù)中每個(gè)趨勢(shì)強(qiáng)度特征集合組之間的隸屬度，并從所有所述隸屬度中從大到小選取預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的隸屬度作為投票隸屬度，將每個(gè)所述投票隸屬度所對(duì)應(yīng)的趨勢(shì)強(qiáng)度特征集合組作為投票集合組； 基于各趨勢(shì)強(qiáng)度集合中的步態(tài)標(biāo)簽，分別對(duì)每個(gè)所述投票集合組中的所有趨勢(shì)強(qiáng)度特征集合進(jìn)行分類，以獲取每個(gè)所述投票集合組的靜止階段子集合和非靜止階段子集合，并分別計(jì)算每個(gè)所述靜止階段子集合的聚類中心和每個(gè)所述非靜止階段子集合的聚類中心； 計(jì)算所述目標(biāo)趨勢(shì)強(qiáng)度特征分別與每個(gè)所述靜止階段子集合聚類中心之間的歐氏距離，以及與每個(gè)所述非靜止階段子集合聚類中心之間的歐氏距離，并基于每個(gè)所述投票集合組所對(duì)應(yīng)的歐氏距離獲取對(duì)應(yīng)所述投票集合組的靜止階段步態(tài)概率估計(jì)值和非靜止階段步態(tài)概率估計(jì)值； 以對(duì)應(yīng)的所述投票隸屬度為權(quán)重，分別對(duì)所有所述靜止階段步態(tài)概率估計(jì)值進(jìn)行加權(quán)并求和，以獲取所述最新待識(shí)別數(shù)據(jù)段的靜止階段決策值，并分別對(duì)所述非靜止階段步態(tài)概率估計(jì)值進(jìn)行加權(quán)并求和，以獲取所述最新待識(shí)別數(shù)據(jù)段的非靜止階段決策值； 判斷所述靜止階段決策值是否大于所述非靜止階段決策值，若是則判定所述最新待識(shí)別數(shù)據(jù)段的步態(tài)為靜止階段，否則判定所述最新待識(shí)別數(shù)據(jù)段的步態(tài)為非靜止階段； 所述趨勢(shì)強(qiáng)度特征庫(kù)的獲取過(guò)程為： 獲取參考步態(tài)數(shù)據(jù)集，并基于影響參數(shù)對(duì)所述參考步態(tài)數(shù)據(jù)集中的所有參考步態(tài)數(shù)據(jù)段進(jìn)行分組，以獲取多個(gè)參考步態(tài)數(shù)據(jù)組，其中所述參考步態(tài)數(shù)據(jù)集中包括多段所述參考步態(tài)數(shù)據(jù)段以及每段所述參考步態(tài)數(shù)據(jù)段所對(duì)應(yīng)的步態(tài)標(biāo)簽； 通過(guò)預(yù)設(shè)滑窗獲取方式獲取每段所述參考步態(tài)數(shù)據(jù)段的所有參考滑窗樣本數(shù)據(jù)段，計(jì)算每段所述參考滑窗樣本數(shù)據(jù)段的方差，并按預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)段獲取方式獲取每段所述參考步態(tài)數(shù)據(jù)段的參考數(shù)據(jù)段； 基于預(yù)設(shè)趨勢(shì)強(qiáng)度獲取方式獲取每段所述參考數(shù)據(jù)段的趨勢(shì)強(qiáng)度特征，并將每段所述參考步態(tài)數(shù)據(jù)段所對(duì)應(yīng)的趨勢(shì)強(qiáng)度特征和其所對(duì)應(yīng)的步態(tài)標(biāo)簽集合為趨勢(shì)強(qiáng)度特征集合，將每個(gè)所述參考步態(tài)數(shù)據(jù)組所對(duì)應(yīng)的所有趨勢(shì)強(qiáng)度特征集合分別集合為趨勢(shì)強(qiáng)度特征集合組，所有所述趨勢(shì)強(qiáng)度特征集合組形成趨勢(shì)強(qiáng)度特征庫(kù)； 其中，所述影響參數(shù)包括性別、身高和行走速度。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中國(guó)科學(xué)院上海高等研究院;中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，其通訊地址為：201210 上海市浦東新區(qū)?？坡?9號(hào)；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)”。