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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种应用于助行康复机器人的行人脚部识别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：CN117115853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310858011.2，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种应用于助行康复机器人的行人脚部识别方法是由邢科新;慈雯祺;蒲茜;李伟腾;华奇轩设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于助行康复机器人的行人脚部识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于助行康复机器人的行人脚部识别方法，针对助行康复机器人低成本的RGB‑D相机仅仅采集人体下半身的脚部姿态时，本发明仅利用行人脚部的特征进行脚部识别和位姿分析，设计一种采用基于椭圆拟合的脚部识别方法，增加了椭圆长短轴比，面积和颜色相似性的约束，并设计一种左右脚分类方法。与标定好的位姿对比，计算误差，有效的判断识别满足工程需要。本发明提出的应用于助行康复机器人的行人脚部识别方法，使其可以应用到助行康复机器人对行人脚部的图像识别中，提高了图像识别的实时性与准确性。

本发明授权一种应用于助行康复机器人的行人脚部识别方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于助行康复机器人的行人脚部识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1图像高斯滤波：使用kinectV1相机实时拍摄图片,得到图像矩阵，使用滤波器去除图像噪声，即使用滤波器与图像进行卷积； 步骤2求像素梯度强度与方向:计算图像每个点像素的水平和垂直方向的一阶导数，再计算出每像素点的梯度大小G和方向； 步骤3NMS非极大值抑制:沿着像素梯度方向寻找像素点的局部梯度极大值，将局部非极大值对应的像素点灰度值设置为0，除去假边缘，细化、精确定位图像边缘； 步骤4自适应梯度双阈值选择： 在0,360范围内选取某一梯度阈值为threshold,计算小于该梯度阈值threshold像素个数为n0，占图片总像素的比为w0表示如下： 其中a为图片宽，b为图片高； 计算大于该梯度阈值threshold像素个数为n1，占图片总像素的比率为w1表示如下： 计算小于梯度阈值threshold的所有像素平均灰度为u0；计算大于该梯度阈值threshold所有像素平均灰度为u1；总平均梯度u表示如下： u＝w0*u0+w1*u11.7 类间方差sigma表示如下： Sigma＝w0*u0-u*u0-u+w1*u1-u*u1-u1.8 当类间方差最大时，对应的梯度阈值threshold即为得到的最佳梯度阈值即高阈值maxVal，且低阈值minVal设置为 步骤5应用双阈值确定边缘： 通过步骤4得到两个阈值:高阀值maxVal和低阀值minVal，对非极大值抑制中产生的局部极大值像素点x进行滤波，以达到降噪和保持边缘连续性的目的； 步骤6对图片边缘进行膨胀操作，并绘制所有组轮廓； 步骤7利用最小二乘的椭圆拟合算法对边缘进行拟合； 步骤8筛选拟合后在设定面积阈值内的椭圆及设定阈值内的椭圆长短轴比例； 步骤9如果符合条件的椭圆数量大于2，则筛选设定阈值内颜色最相近的两个椭圆，识别为脚部； 步骤10绘制两个拟合后的椭圆，椭圆中心即为脚部中点，椭圆长轴端点即为脚尖或脚跟。

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