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龍圖騰網獲悉電子科技大學(深圳)高等研究院;電子科技大學申請的專利基于SE(3)運動建模的點云步態識別方法及計算機程序產品獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120412108B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510932239.0，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權基于SE(3)運動建模的點云步態識別方法及計算機程序產品是由張彥如;鐘達慶;王巖;劉旻昊;楊涵設計研發完成，并于2025-07-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于SE(3)運動建模的點云步態識別方法及計算機程序產品在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于SE3運動建模的點云步態識別方法及計算機程序產品，方法包括：根據點云數據的時空鄰域以及空間鄰域，獲取點云數據的運動步態特征，其中運動步態特征為點云數據中每個點的SE3特征；根據點云數據以及運動步態特征，得到預設分界面集合，從預設分界面集合中獲取多個最優分界面，根據多個最優分界面對時空鄰域以及空間鄰域進行調整，獲取自適應層次運動步態特征；將自適應層次運動步態特征投影到攝像平面上獲取預設特征表示，利用多尺度特征融合網絡對預設特征表示進行學習，輸出步態識別結果。本申請能夠解決復雜場景下的遮擋、跨視角及動態運動表征問題，能夠顯著提升步態特征的生物力學一致性與場景適應性。

本發明授權基于SE(3)運動建模的點云步態識別方法及計算機程序產品在權利要求書中公布了：1.一種基于SE3運動建模的點云步態識別方法，其特征在于，包括： 根據點云數據的時空鄰域以及空間鄰域，獲取所述點云數據的運動步態特征，其中所述運動步態特征為所述點云數據中每個點的SE3黎曼流形特征； 根據所述點云數據以及所述運動步態特征，得到預設分界面集合，從所述預設分界面集合中獲取多個最優分界面，根據所述多個最優分界面對所述時空鄰域以及所述空間鄰域進行調整，獲取自適應層次運動步態特征； 將所述自適應層次運動步態特征投影到攝像平面上獲取預設特征表示，利用多尺度特征融合網絡對所述預設特征表示進行學習，輸出步態識別結果； 所述根據點云數據的時空鄰域以及空間鄰域，獲取所述點云數據的運動步態特征，包括：對每一幀所述點云數據的所述空間鄰域和所述時空鄰域分別提取空間特征，得到空間基向量矩陣和時空基向量矩陣；通過所述空間基向量矩陣和所述時空基向量矩陣轉置相乘得到旋轉矩陣，將所述旋轉矩陣與位移向量進行合成，得到所述SE3黎曼流形特征；遍歷每一幀所述點云數據，將所有幀的SE3黎曼流形特征按序排列，得到所述運動步態特征； 所述從所述預設分界面集合中獲取多個最優分界面，包括：從所述預設分界面集合中任取出一個分界面，其中所述分界面將所述點云數據分為第一部分和第二部分；分別計算所述第一部分和所述第二部分中點的SE3黎曼流形特征的距離作為所述分界面的評分，遍歷所述預設分界面集合得到包含每個所述分界面的評分的評分向量；依次選取多個所述分界面，從中選出評分最高的分界面作為最優分界面，并將所述最優分界面臨近的分界面的評分置零，迭代多次直至得到多個所述最優分界面； 所述根據所述多個最優分界面對所述時空鄰域以及所述空間鄰域進行調整，獲取自適應層次運動步態特征，包括：從多個所述最優分界面中獲取上下分界限，得到自適應層次空間鄰域和自適應層次時空鄰域，利用所述自適應層次空間鄰域和所述自適應層次時空鄰域重新提取所述運動步態特征，得到所述自適應層次運動步態特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人電子科技大學(深圳)高等研究院;電子科技大學，其通訊地址為：518110 廣東省深圳市龍華區觀瀾街道新瀾社區觀光路1301-78號銀星智界二期2號樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。