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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于复频域卷积与状态空间方程的步态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：CN120260114B 。

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：202510274398.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于复频域卷积与状态空间方程的步态识别方法是由李相儒;宋维;罗佩芬;黄颖达;李湘儿;常乐;蒋丽设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于复频域卷积与状态空间方程的步态识别方法在说明书摘要公布了：本公开的目的在于提供一种基于复频域卷积与状态空间方程的步态识别方法，包括：通过至少2个图像帧构成输入图像序列；将所述输入图像序列从空间域转换到频域，使原始的步态序列输入转化为具有复频域信息与时序依赖的特征；根据所述具有复频域信息与时序依赖的特征分别获取关键空间信息和时空特征，并进行拼接、融合，得到融合后特征；通过最大池化层对时间维度进行最大池化操作，筛选出最有代表性的空间特征，再经过HPP层将复杂的信息浓缩成最具有代表性的特征表示，进行分类处理；根据所述时空特征，输出步态类别的预测；并通过分类器结合三元组损失和交叉熵损失进行训练，最终实现步态的识别。

本发明授权基于复频域卷积与状态空间方程的步态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复频域卷积与状态空间方程的步态识别方法，其特征在于，包括： 通过至少2个图像帧构成输入图像序列； 将所述输入图像序列从空间域转换到频域，使用复频域状态空间层，首先通过复频域卷积模块,将输入图像序列从空间域转换到频域；然后将输入图像序列输入到Mamba时序建模模块，捕捉步态序列中的时序依赖关系，使原始的步态序列输入转化为具有复频域信息与时序依赖的特征； 根据所述具有复频域信息与时序依赖的特征分别获取关键空间信息和时空特征，并进行拼接、融合，得到融合后特征； 通过最大池化层对时间维度进行最大池化操作，筛选出最有代表性的空间特征，再经过HPP层将复杂的信息浓缩成最具有代表性的特征表示，进行分类处理； 根据所述时空特征，输出步态类别的预测；并通过分类器结合三元组损失和交叉熵损失进行训练，最终实现步态的识别； 所述复频域卷积模块，包括： 采用双分支卷积分别提取输入特征的幅度分量和相位分量； 利用提取到的幅度和相位分量来构造复数特征； 通过卷积融合复数特征的实部和虚部信息，并保留幅度分量的残差连接，增强特征稳定性； 通过规范化和残差连接，得到最终的具有复频域信息的步态特征表示信息； 所述根据所述具有复频域信息与时序依赖的特征分别获取关键空间信息和时空特征，并进行拼接、融合，得到融合后特征，包括： 利用门控2D卷积来对所述具有复频域信息与时序依赖的特征进行处理，以调节不同特征的权重，实现特征处理的动态控制； 将所述具有复频域信息与时序依赖的特征输入给状态空间模块，加强网络对于时序依赖关系的建模； 将所述门控2D卷积所筛选的关键空间信息与状态空间模块处理的时空特征在通道维度进行拼接，并通过融合卷积层，对特征进行融合，并进行输出； 所述状态空间模块公式为： ； 其中，A∈为状态转移矩阵；B∈，C∈为投影矩阵；表示状态维度。

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