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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利基于日常步行足压数据的跌倒风险分类方法、介质和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：CN120570592B 。

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：202511084251.7，技术领域涉及：A61B5/103；该发明授权基于日常步行足压数据的跌倒风险分类方法、介质和设备是由刁亚楠;陈强强;赵国如;陈桂兰;游子儆;姜显泰;谢英睿;吴培希;宁运琨设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于日常步行足压数据的跌倒风险分类方法、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于日常步行足压数据的跌倒风险分类方法、介质和设备，属于数据分类预测技术领域。该方法包括：采集目标日常步行过程中的足压数据；对所述足压数据进行预处理和特征提取，获得足压特征数据；将所述足压特征数据作为待分类样本，利用经训练的模糊分类器，获得跌倒风险分类结果，所述模糊分类器对于所述足压特征数据，通过计算样本间的隶属度，获得所述跌倒风险分类结果。本发明复杂度低，执行效率高，所需算力小，在边缘终端能够实时响应处理，应用更广泛。

本发明授权基于日常步行足压数据的跌倒风险分类方法、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于日常步行足压数据的跌倒风险分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集目标日常步行过程中的足压数据； 对所述足压数据进行预处理和特征提取，获得足压特征数据； 将所述足压特征数据作为待分类样本，利用经训练的模糊分类器，获得跌倒风险分类结果，所述模糊分类器对于所述足压特征数据，通过计算样本间的隶属度获得所述跌倒风险分类结果； 其中，在所述模糊分类器训练过程中，通过以下步骤计算样本间的隶属度： 获取每类样本中的原型点，表示为： 其中，是类别中的样本；是不属于类别中的样本，但属于其他类别的样本；是欧几里得范数，是原型点在当前类样本中的索引，，K是当前类的原型点的总数，表示类别q被拆分成K个小组后，第i个小组的样本集合，表示不属于q类的样本集合； 计算训练集中的任意一样本点与类之间的隶属度； 其中，所述样本点与类之间的隶属度根据以下公式计算： 其中，是样本点与类之间的隶属度，是类别中全部原型点的协方差矩阵，是控制衰减陡峭度的参数，是类别中的原型点，是原型点在类别中的索引，K是当前类的原型点的总数； 其中，或者所述样本点与类之间的隶属度根据以下公式计算： 其中，是样本点与类之间的隶属度，是类别中全部原型点的协方差矩阵，是控制衰减陡峭度的参数，是类中的原型点，是原型点在类中的索引，K是当前类的原型点的总数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院深圳先进技术研究院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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