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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利步态分类方法、装置及电子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：CN116486436B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310484674.2，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权步态分类方法、装置及电子设备是由张森;王云龙;张堃博设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本步态分类方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种步态分类方法、装置及电子设备，包括：获取待分类的步态剪影序列；将上述步态剪影序列中的每张剪影图进行处理，得到数据；将上述步态剪影序列以及上述分条数据输入预设的3D卷积神经网络中，输出上述步态剪影序列的步态序列特征；上述步态序列特征携带有对应上述步态剪影序列的时序信息；根据上述步态序列特征以及上述步态序列特征对应的上述时序信息，确定上述步态剪影序列的步态分类结果。该方法通过对携带有时序信息的步态剪影特征进行分类，增加了步态分类的准确性。

本发明授权步态分类方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种步态分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类的步态剪影序列； 将所述步态剪影序列中的每张剪影图进行分条处理，得到分条数据； 将所述步态剪影序列以及所述分条数据输入3D卷积神经网络中，输出所述步态剪影序列的步态序列特征；所述步态序列特征携带有对应所述步态剪影序列的时序信息；所述3D卷积神经网络以时间维度为第三维度，通过3D卷积核从输入的所述步态剪影序列中提取时间特征和空间特征，以在时空维度建模得到所述步态剪影序列的运动信息； 根据所述步态序列特征以及所述步态序列特征对应的所述时序信息，确定所述步态剪影序列的步态分类结果； 将所述步态剪影序列以及所述分条数据输入3D卷积神经网络中，输出所述步态剪影序列的步态序列特征的步骤，包括： 将所述步态剪影序列中的所述每张剪影图输入3D卷积神经网络中，输出所述步态剪影序列的全局特征，并将所述分条数据输入所述3D卷积神经网络中，输出所述步态剪影序列的局部特征； 根据所述全局特征和所述局部特征，确定所述步态剪影序列的步态序列特征，并输出所述步态剪影序列的步态序列特征； 根据所述步态剪影序列以及所述分条数据，确定所述步态剪影序列的步态序列特征的步骤之后，所述方法包括： 基于预设的注意力模块将所述步态序列特征进行重建，输出达到预设性能阈值的步态序列特征； 根据所述步态序列特征以及所述步态序列特征对应的所述时序信息，确定所述步态剪影序列的步态分类结果的步骤，包括： 根据所述达到预设性能阈值的步态序列特征，以及所述的步态序列特征对应的所述时序信息，确定所述步态剪影序列的步态分类结果。

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