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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于多模态融合与时空建模的步态识别方法及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：CN121789292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610248815.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于多模态融合与时空建模的步态识别方法及系统是由李旭健;张思彤设计研发完成，并于2026-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合与时空建模的步态识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，具体公开了一种基于多模态融合与时空建模的步态识别方法及系统。该方法搭建了一种基于MultiGait++架构的多模态步态识别模型，模型中设计了渐进式差异互补融合模块，将模态融合划分为共性对齐与差异互补两个阶段，通过差异残差引导机制实现跨模态特征的融合。本发明还设计了模态自适应门控模块，通过全局平均池化与置信度预测机制动态调整各模态特征的权重，以提升系统的鲁棒性。本发明还设计了时空建模模块，通过窗口移位机制捕获步态动作的时空依赖关系，并与卷积层输出融合，实现了全局动态与局部细节的协同表征。本发明能够在复杂场景下充分挖掘多模态的步态特征，进而实现高精度的身份识别。

本发明授权一种基于多模态融合与时空建模的步态识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合与时空建模的步态识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.获取步态识别图像，对步态识别图像预处理，并构建训练数据集； 步骤2.搭建基于MultiGait++架构的多模态步态识别模型，该模型中设计了渐进式差异互补融合模块即模块、模态自适应门控模块即AMG模块及时空建模模块； 其中模块在共性–差异特征提取模块即模块的基础上，将共性特征、外观特征及运动特征进行融合，得到互补增强特征，并经过线性投影得到线性融合特征； 模块输出的线性融合特征经过伪三维卷积处理后送入AMG模块，通过全局平均池化与置信度预测，动态调整共性特征、外观特征、运动特征及互补增强特征的权重，得到加权融合特征； 加权融合特征进入时空建模模块被分为两个分支，一个分支通过窗口移位机制进行处理，另一个分支进行卷积处理，然后将两个分支的输出进行融合，得到时空融合特征； 步骤3.基于步骤1的训练数据集对搭建的多模态步态识别模型进行训练，并利用训练好的多模态步态识别模型进行步态识别。

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