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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于人体轮廓的步态图像分割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：CN117197445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210585489.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于人体轮廓的步态图像分割方法是由何小海;贺璇;刘怡欣;滕奇志;王任杰;陈昱彤;卿粼波设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人体轮廓的步态图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人体轮廓的步态图像分割方法。包括以下步骤：首先，制作了具有相应认知障碍分类标签的老年步态数据集CI‑Gait。其次，在实例分割网络BlendMask的基础上结合BottleneckTransformer和CoordConv结构，构建新的实例分割网络C‑BlendMask，并应用于自建数据集。使用分割软件对自建数据集中的部分图片进行标注，并构建对应的手工分割数据集。最后，通过对比手工分割图片和神经网络分割图片之间的结构相似性，验证了神经网络分割图片的准确性。相比现有技术，本发明所提方法在提升分割精度的同时不增加训练时间，在步态识别、老年人健康监测等方面具有广阔的应用前景。

本发明授权一种基于人体轮廓的步态图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人体轮廓的步态图像分割方法，其特征在于包括以下步骤： 1拍摄并制作了包含多个视角，且经医生评估认知状态后给出相应认知障碍等级分类标签的老年人步态数据集CI-Gait； 2在全卷积实例分割网络BlendMask的基础上结合BottleneckTransformer结构和CoordConv卷积层，在分割网络BlendMask的基础上，引入Transformer全局信息聚合能力，在卷积神经网络的基础上使用多头自注意力模块替换原分割网络骨干结构中简单的3×3空间卷积层；同时将CoordConv卷积层添加在分割网络的输入模块之后；成功构建新的实例分割网络C-BlendMask； 3使用LabelMe软件对数据集CI-Gait中的部分图片进行手工标注，在自建的步态数据集CI-Gait中挑选正常认知功能、轻度认知障碍和重度认知障碍这三种不同认知障碍分类等级的图片共1250张，其中，正常认知450张，MCI状态450张，重度认知障碍350张，用于Manual-Gait数据集的制作；使用手工分割标注工具LabelMe软件对1250张图片进行分割标注，将手工分割后的1250张二值轮廓图组成的数据集记为数据集Manual-Gait；计算神经网络分割出的图像和其对应的手动分割出的图像之间的结构相似性指数，以定量分析分割网络的有效性；结构相似性指数，用于判断两个给定图像之间的相似性；SSIM通过亮度对比、对比度对比和结构对比这三个测量指数来计算两幅图片之间的相似性，其定义如下： SSIMx,y＝flx,y,cx,y,sx,y＝[lx,y]α,[cx,y]β,[sx,y]γ1 其中lx,y、cx,y、sx,y分别为亮度对比函数、对比度对比函数和结构对比函数；α、β、γ均大于0，用来分别调整这三个模块在结构相似性指数中的占比大小；三个参数的值均设定为1；SSIM函数的值域为[0,1]，值越大说明图像之间的失真越少，两幅图像就越相似。

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