华南理工大学杨宝获国家专利权
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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种深度学习的足底压力与剪切力信号解耦测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119014856B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411313751.9，技术领域涉及：A61B5/103；该发明授权一种深度学习的足底压力与剪切力信号解耦测量方法是由杨宝;彭畅;舒琳;徐可;汤立群;刘逸平;蒋震宇;刘泽佳;周立成;李翔设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种深度学习的足底压力与剪切力信号解耦测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深度学习的新型足底压力与剪切力信号解耦测量方法，涉及足底受力及步态测量技术领域，包括以下步骤：步骤S1、制作传感器结构；步骤S2、集成多维度感知；步骤S3、进行压力和剪切力信号解析。本发明采用上述一种深度学习的新型足底压力与剪切力传感器及其信号解耦方法，实现了对足底压力和剪切力的高精度测量，显著提高了数据采集的多样性和准确性，为智能可穿戴设备提供了可靠的数据支持。
本发明授权一种深度学习的足底压力与剪切力信号解耦测量方法在权利要求书中公布了：1.一种深度学习的足底压力与剪切力信号解耦测量方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、制作传感器结构； 传感器结构包括设置在接触面下方的半圆形接触块，半圆形接触块的下方连接弹性支撑柱和多个压力感知单元的一端，多个压力感知单元和弹性支撑柱的另一端连接在基底上； 步骤S2、集成多维度感知； 步骤S3、进行压力和剪切力信号解析； 所述步骤S1的具体步骤如下： 步骤S11、进行多维度感知的压力与剪切力传感器结构设计； 步骤S12、根据结构设计，对传感器进行组装和制作； 所述步骤S2中通过数据采集单元进行数据采集，采集的数据包括用户日常活动中的足底压力和剪切力数据，采集完成后，传感器结构通过低功耗蓝牙将实时数据传输到数据处理单元； 所述步骤S3的解析处理的具体步骤如下： 步骤S31：进行多维力信号智能特征提取处理：采用智能特征提取算法，从处理后的信号中识别出关键的多维力学特征，多维力学特征包括压力大小、剪切力大小和剪切力方向； 步骤S32：进行高精度数据清洗与标准化处理：采用精细化的数据清洗与标准化处理方法，确保所有数据的完整性和一致性。
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