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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利异常步态实时检测系统及其训练方法、康复外骨骼设备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：CN120114044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510592956.3，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权异常步态实时检测系统及其训练方法、康复外骨骼设备是由黄剑;郑义泽;许可晗;何欣润设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常步态实时检测系统及其训练方法、康复外骨骼设备在说明书摘要公布了：本发明属于康复医疗辅助相关技术领域，其公开了一种异常步态实时检测系统及其训练方法、康复外骨骼设备，系统包括采集数据获取模块，基于采集数据构建多维时间序列；病理数据获取模块，获取患者病理特征；混合标准化处理模块，根据病理特征指导序列进行标准化处理；低通滤波器组设计模块，根据病理特征指导对应低通滤波器截止频率的学习；自适应滤波模块，利用滤波器进行滤波，得到增强序列；识别模块，使序列通过深度学习网络，得到对应下肢的步态识别结果。本发明采用患者的病理特征指导特征处理，且实现可学习的自适应滤波，可以有效提高步态识别精度，使康复外骨骼设备能够为患者提供精准助力。

本发明授权异常步态实时检测系统及其训练方法、康复外骨骼设备在权利要求书中公布了：1.一种异常步态实时检测系统，其特征在于，包括： 采集数据获取模块，用于获取患者同一下肢的步态相关数据以构建多维特征，多个连续时刻的多维特征构成多维时间序列Xe； 病理数据获取模块，用于获取患者病理特征Y，所述病理特征为步态的不同评估指标的得分集； 混合标准化处理模块，用于计算特征Y的总分值与各评估指标的最高总分值的比值作为病理权重λ，对序列Xe中的每一维特征做混合标准化处理，得到序列Xu，所述混合标准化处理包括使特征服从标准正态分布得到第一处理结果以及使特征幅值比例标准化得到第二处理结果并对两种处理加权求和，所述第一处理结果的权重与λ正相关，所述第二处理结果的权重与λ负相关； 低通滤波器组设计模块，用于使特征Y分别通过M个全连接层网络映射为M组低通滤波器的动态频率调整量，将滤波器组中各低通滤波器的动态频率调整量与其基础频率融合，得到对应滤波器组中各低通滤波器的截止频率，M＞1为特征维度； 自适应滤波模块，用于利用M组低通滤波器对序列Xu进行卷积处理，M组低通滤波器与M个维度一一对应，每组低通滤波器处理对应维度的特征序列，各维度的特征序列分别经对应低通滤波器组中的N个低通滤波器进行卷积计算得到该维度的N个卷积序列，相同维度的N个卷积序列先经通道注意力网络后再融合，得到该维度的增强序列，N≥1； 识别模块，用于使基于M个维度的增强序列构成的多维时间序列Xz通过深度学习网络，得到对应下肢的步态识别结果。

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