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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种用于康复花园的训练步道智能系统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：CN116312946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310171563.6，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权一种用于康复花园的训练步道智能系统是由劳永华;李润峰;黄岳山;袁晓梅;马校军设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于康复花园的训练步道智能系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于康复花园的训练步道智能系统。本发明的系统包括检测步道、带多条训练步道的康复花园、主控模块；检测步道设有多个压力检测板、多个摄像头；压力检测板与所述主控模块电性连接；摄像头与主控模块电性连接；主控模块包括数据存储模块、计算模块、训练步道深度学习神经网络；数据存储模块分别与多个压力检测板、多个摄像头电性连接；计算模块与数据存储模块电性连接；训练步道深度学习神经网络分别与数据存储模块、计算模块电性连接。本发明能够及时收集患者下肢康复情况，引导患者使用合适的康复步道类型、并利用声光引导患者进行康复训练。

本发明授权一种用于康复花园的训练步道智能系统在权利要求书中公布了：1.一种用于康复花园的训练步道智能系统，其特征在于，包括检测步道、带多条训练步道的康复花园、主控模块； 所述康复花园内的多条所述训练步道，可分别调节路面材质、坡度、阶梯密度，用于供下肢康复患者进行下肢康复训练； 所述检测步道设有多个压力检测板、多个摄像头； 所述压力检测板与所述主控模块电性连接，用于采集下肢康复患者行走时的步态压力； 所述摄像头与主控模块电性连接，用于采集下肢康复患者行走时的步态图像； 所述主控模块包括数据存储模块、计算模块、训练步道深度学习神经网络； 所述数据存储模块分别与多个压力检测板、多个摄像头电性连接，用于存储步态压力、步态图像的数据； 在检测步道上，压力检测板等间隔设置有五个，用于采集下肢康复患者在检测步道上行走过不同长度时，左脚、右脚各自产生的步态压力； 在检测步道上，摄像头以检测步道的中心为圆心、以一米为半径、以30°夹角，等间隔设置有十二个，其中一个摄像头正对下肢康复患者，一个摄像头背对下肢康复患者； 所述计算模块与数据存储模块电性连接，用于根据步态压力和步态图像计算所述训练步道深度学习神经网络的输入通道的压力权重和步态权重； 训练步道深度学习神经网络分别与数据存储模块、计算模块电性连接，用于根据不同输入通道的所述压力权重和所述步态权重设置训练步道深度学习神经网络后，输入步态图像进行深度学习识别输出对应类型的训练步道； 计算模块计算压力权重的方式为：下肢康复患者走过整个检测步道后，得到左脚的压力权重A为右脚的压力权重B为 其中，L表示检测步道上全部压力检测板检测到的左脚的步态压力平均值，R表示检测步道上全部压力检测板检测到的右脚的步态压力平均值； 计算模块计算步态权重的方式为： 十二个摄像头各自完成一次拍摄后，每一个摄像头的所拍摄的图像数据为一个通道，共十二个通道的步态图像，分别记为L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5、W、S，其中L1、L2、L3、L4、L5对应设置于检测步道同一侧的摄像头的步态图像，R1、R2、R3、R4、R5对应设置于检测步道另一侧的摄像头的步态图像，W对应正对下肢康复患者摄像头的步态图像，S代表背对下肢康复患者摄像头的步态图像； L1、L2、L3、L4、L5一侧摄像头的步态图像对应的步态权重C计算公式如下： 其中，X1、X2、X3、X4、X5为检测步道同一侧的五个摄像头各自对应步态图像的独立权重，由训练步道深度学习神经网络通过预训练获得； R1、R2、R3、R4、R5一侧摄像头的步态图像对应的步态权重D计算公式如下： 其中，Y1、Y2、Y3、Y4、Y5为检测步道另一侧的五个摄像头各自对应步态图像的独立权重，由训练步道深度学习神经网络通过预训练获得； 训练步道深度学习神经网络设有输入通道Red通道、Green通道、Blue通道、Alpha通道； 所述Red通道输入为W对应的步态图像；所述Green通道输入为S对应的步态图像；所述Blue通道输入为步态权重C对应的步态图像，Blue通道的权重为步态权重C；所述Alpha通道输入为步态权重D对应的步态图像，Alpha通道的权重为步态权重D； 训练步道深度学习神经网络的输入图像，为将Red通道、Green通道、Blue通道、Alpha通道四个通道各自对应的步态图像合成为一张四通道图像。

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