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龙图腾网获悉中国医学科学院北京协和医院;北京铸正机器人有限公司申请的专利一种康复训练中人体运动意图预测方法及装置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：CN118861765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202410891683.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种康复训练中人体运动意图预测方法及装置是由赵宇;薛剑超;李嘉浩;季旭全;周统;张广强设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种康复训练中人体运动意图预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种康复训练中人体运动意图预测方法及装置，涉及动作识别预测技术领域。方法包括采集人体的足底压力数据和各关节位姿数据；将获取的所述足底压力数据和各关节位姿数据，以时间序列的形式一同输入至训练好的深度学习网络模型中，得到人体运动意图的预测结果；深度学习网络模型包括数据块嵌入模块、编码器层、第一时间序列分解层和解码器层。本发明消除了康复训练平台的运动相对于人体运动意图的延时误差，提高训练平台位姿与患者位姿的同步性，改善了训练效果。

本发明授权一种康复训练中人体运动意图预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种康复训练中人体运动意图预测方法，其特征在于，包括： 采集人体的足底压力数据和各关节位姿数据； 将获取的所述足底压力数据和各关节位姿数据，以时间序列的形式一同输入至训练好的深度学习网络模型中，得到人体运动意图的预测结果； 其中，所述深度学习网络模型包括： 数据块嵌入模块，用于将离散的原始输入时间序列处理为预定长度的数据块，对所述数据块进行位置编码和值编码，将编码后的数据块输出至编码器层； 编码器层，用于从编码后的所述数据块中提取原始输入时间序列的第一周期特征，并将第一周期特征输出至解码器层；所述编码器层包括多个串联的编码器，每个编码器包括依次相连的多头自注意力模块、第一残差与层归一化模块、第二时间序列分解层、第一前馈层、第二残差与层归一化模块和第三时间序列分解层；其中，所述数据块嵌入模块的输出端连接所述第一残差与层归一化模块，所述第二时间序列分解层的输出端连接所述第二残差与层归一化模块；所述第三时间序列分解层输出所述第一周期特征；所述第一残差与层归一化模块用于在所述多头自注意力模块的输入和输出之间构成跳跃连接；所述第二残差与层归一化模块用于在所述第一前馈层的输入和输出之间构成跳跃连接；所述多头自注意力模块用于计算原始输入时间序列中足底压力数据和各关节位姿数据的相关性；所述第二时间序列分解层和第三时间序列分解层用于通过加权滑动平均函数分解各自输入数据的趋势特征和周期特征； 第一时间序列分解层，用于通过加权滑动平均函数将原始输入时间序列分解为初始周期特征和初始趋势特征，并将所述初始周期特征和初始趋势特征输入至解码器层； 解码器层，用于根据所述第一周期特征、初始趋势特征和初始周期特征，计算得到总的趋势特征和总的周期特征，将总的趋势特征和总的周期特征相加作为最终的预测序列。

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