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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利基于图胶囊的双流步态识别方法、装置及介质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：CN117437687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202311284484.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于图胶囊的双流步态识别方法、装置及介质是由韩宇星;陈光海;陈欣;张梦杰设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图胶囊的双流步态识别方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种基于图胶囊的双流步态识别方法、装置及介质，涉及图像识别技术领域，包括：获取待识别对象的骨架数据，然后通过已训练的步态识别网络的第一特征提取器中的多层特征提取模块对骨架数据进行特征提取，获得多层特征提取模块中每层输出的第二特征数据；再获取预设数量的第二特征数据，并通过已训练的步态识别网络的胶囊模块对预设数量的第二特征数据进行向量化处理，获得第一特征数据，在本公开中，通过胶囊模块将骨架数据处理成为向量数据的第一特征数据，向量数据可以表示不同身体部分之间的空间关系和姿态信息，可以更准确的捕捉和表达步态模式，从而提升步态识别的精确度。

本发明授权基于图胶囊的双流步态识别方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图胶囊的双流步态识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别对象的骨架数据； 通过已训练的步态识别网络对所述骨架数据进行特征提取，获得第一特征数据； 根据所述第一特征数据，获得针对所述待识别对象的步态识别结果； 其中，所述已训练的步态识别网络包括第一特征提取器和胶囊模块，所述第一特征提取器包括多层依次连接的特征提取模块，所述已训练的步态识别网络通过下述方式进行特征提取： 通过所述第一特征提取器中的多层特征提取模块对所述骨架数据进行特征提取，获得所述多层特征提取模块中每层输出的第二特征数据，其中，所述第一特征提取器的第一层特征提取模块的输入为所述骨架数据，所述第一特征提取器中除所述第一层特征提取模块外，其余层特征提取模块的输入为该层特征提取模块的前一层特征提取模块输出的第二特征数据； 获取预设数量的第二特征数据，并通过所述胶囊模块对所述预设数量的第二特征数据进行向量化处理，获得所述第一特征数据，其中，所述第一特征数据为向量数据； 所述已训练的步态识别网络还包括第二特征提取器和特征拼接模块，所述方法还包括： 获取所述待识别对象的轮廓数据； 通过所述第二特征提取器对所述轮廓数据进行特征提取，获得第四特征数据； 其中，所述根据所述第一特征数据，获得针对所述待识别对象的步态识别结果，包括： 通过所述特征拼接模块对所述第一特征数据和所述第四特征数据进行特征拼接，获得拼接后的特征数据； 通过所述拼接后的特征数据，获得针对所述待识别对象的所述步态识别结果。

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