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龍圖騰網獲悉北京工業大學申請的專利基于關鍵幀的多粒度特征學習步態識別方法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：CN116563937B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202310106799.1，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權基于關鍵幀的多粒度特征學習步態識別方法是由付利華;吳會賢;張梓通;邢旻與;董光建設計研發完成，并于2023-02-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于關鍵幀的多粒度特征學習步態識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于關鍵幀的多粒度特征學習步態識別方法，該方法對步態序列內的步態輪廓圖進行關鍵幀提取，選擇出對識別結果影響大的步態輪廓圖，將其組成為關鍵幀序列。關鍵幀序列與原步態序列分別進行步態特征的提取，最終融合成識別特征，使得提取的識別特征更具有判別性；在特征提取時關注時序信息，并且將全局特征與局部特征融合。該發明使用交叉熵損失與三元組損失優化識別特征以提高識別的準確率。本發明解決了過去基于序列的步態識別技術在識別時無差別化特征提取、局部特征提取不充分以及時序特征提取不充分的問題。本發明適用于行人的步態識別任務，識別準確率高，算法魯棒性好。本發明在步態識別領域有著廣泛的應用。

本發明授權基于關鍵幀的多粒度特征學習步態識別方法在權利要求書中公布了：1.基于關鍵幀的多粒度特征學習步態識別方法，其特征在于，對給定的步態序列，進行如下操作： 1選取步態序列內對步態識別結果影響大的步態輪廓圖組成關鍵幀序列，將關鍵幀序列作為輸入的處理分支稱為關鍵幀分支，將原步態序列作為輸入的處理分支稱為主分支，以保證關注對識別結果影響大的步態輪廓圖； 2在關鍵幀分支與主分支分別進行相同的特征提取操作；在特征提取階段，對序列內的每幀步態輪廓圖進行空間特征提取操作，再基于相鄰幀提取的空間特征提取時序特征；之后進行多粒度特征學習，先對整個特征圖進行特征提取得到全局特征，同時對整個特征圖進行分塊操作，并對每個分塊特征提取局部特征，最后融合全局特征和局部特征，得到多粒度特征；將多粒度特征進行時序特征池化操作，融合關鍵幀分支和主分支池化后的特征，得到步態識別特征； 3基于步態識別特征進行步態特征匹配；步態特征匹配時，使用廣義平均池化操作自適應地提取空間特征，再使用全連接層對空間特征進行調整，最后將不同樣本經過調整后的步態識別特征進行相似度計算，特征相似度最接近的特征匹配為屬于同一行人的步態特征。

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北京工業大學，其通訊地址為：100024 北京市朝陽區平樂園100號；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”。