中國科學院上海高等研究院;中國科學院大學黃超獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中國科學院上海高等研究院;中國科學院大學申請的專利步長估計模型獲取方法、步長估計方法、設備及介質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：CN116558507B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202210110455.3，技術領域涉及：G01C21/16；該發明授權步長估計模型獲取方法、步長估計方法、設備及介質是由黃超;魏建明;徐正蓺;張富平設計研發完成，并于2022-01-29向國家知識產權局提交的專利申請。
本步長估計模型獲取方法、步長估計方法、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明提供一種步長估計模型獲取方法、步長估計方法、設備及介質，其中，方法包括：基于與目標趨勢段對應的目標數據段，構建各步長估計特征；基于各所述步長估計特征，構建步長估計模型，并確定所述步長估計模型的模型訓練目標；基于各訓練樣本的權重，對所述步長估計模型執行各輪優化訓練，從而獲得各步長估計融合模型；以及，將模型超參數對應的可選參數組與各步長估計融合模型結合，以獲取各步長估計測試模型；利用單步伐數據驗證集中的各樣本數據，獲取各所述步長估計測試模型對應的步長估計誤差，獲取步伐估計最優模型；基于本發明提供的發明可以提高步長估計模型的估計準確性。
本發明授權步長估計模型獲取方法、步長估計方法、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種步長估計模型獲取方法，其特征在于，包括： 獲取各單步伐數據中的目標趨勢段； 提取所述目標趨勢段對應的步伐狀態數據作為目標數據段；基于所述目標數據段，構建各步長估計特征； 基于各所述步長估計特征，構建步長估計模型，并確定所述步長估計模型的模型訓練目標；其中，所述步長估計模型包括與各所述步長估計特征對應的超參數和特征參數； 基于各所述超參數的參數范圍，獲取所述步長估計模型中超參數對應的可選參數組；基于所述可選參數組的組合數，確定所述步長估計模型的總訓練輪數； 基于所述超參數的各可選參數組和樣本數據的權重，對所述步長估計模型執行各輪優化訓練，直至優化訓練的輪數達到所述優化訓練總輪數，則獲得各輪優化訓練對應的步長估計融合模型； 結合所述可選參數組和各步長估計融合模型，獲取各步長估計測試模型；利用單步伐數據驗證集中的各樣本數據，基于各所述步長估計測試模型獲取對應的步長估計誤差；基于最小的步伐估計誤差，于各所述步長估計測試模型中確定步伐估計最優模型。
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