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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利步态识别方法及其模型训练方法、装置、终端、存储介质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：CN115761879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202211370944.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权步态识别方法及其模型训练方法、装置、终端、存储介质是由桂青;余盛晴;潘华东设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本步态识别方法及其模型训练方法、装置、终端、存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种步态识别方法及其模型训练方法、装置、终端、存储介质，步态识别模型训练方法包括：获取训练视频流，训练视频流具有目标对象的标注类别；通过教师模型对训练视频流的融合图像序列进行特征提取，得到训练视频流的特征信息；通过步态识别模型基于训练视频流对应的掩码图像序列，确定目标对象的第一预测类别和预测特征；基于同一训练视频流对应的标注类别与第一预测类别之间的第一误差值和特征信息与预测特征之间的第二误差值，迭代训练步态识别模型。本申请步态识别模型基于单通道数据的掩码图像序列也可以获取基于融合图像序列相同或相似的目标类别和目标特征，提高识别准确率，缩短耗时。

本发明授权步态识别方法及其模型训练方法、装置、终端、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种步态识别模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练视频流，所述训练视频流包含多帧具有同一目标对象的样本图像，所述训练视频流关联有对应的掩码图像序列和融合图像序列，且所述融合图像序列为多通道数据，所述掩码图像序列为单通道数据；所述训练视频流具有所述目标对象的标注类别； 通过教师模型对所述训练视频流的融合图像序列进行特征提取，得到所述训练视频流的特征信息； 通过步态识别模型基于所述训练视频流对应的所述掩码图像序列，确定所述目标对象的第一预测类别和预测特征；所述教师模型为已完成训练且与所述步态识别模型完成相同任务的模型； 基于同一所述训练视频流对应的所述标注类别与所述第一预测类别之间的第一误差值和所述特征信息与所述预测特征之间的第二误差值，迭代训练所述步态识别模型； 所述获取训练视频流，还包括： 对各所述样本图像进行分割处理，得到所述样本图像的掩码图像； 对各所述样本图像分别进行关键点检测，得到所述样本图像对应的部位关键点信息； 基于所述样本图像的部位关键点信息，生成所述样本图像对应的关键点连接结构图； 根据各所述样本图像对应的所述掩码图像、所述部位关键点信息和所述关键点连接结构图，生成所述样本图像的融合图像；所述融合图像为多通道数据； 将所述训练视频流中所有所述样本图像分别对应的所述融合图像按照时序进行排列，生成所述训练视频流对应的所述融合图像序列； 所述教师模型的训练方法包括： 采用所述教师模型基于所述训练视频流的融合图像序列，得到所述目标对象的第二预测类别； 基于所述训练视频流对应的所述第二预测类别和所述标注类别之间的第三误差值迭代训练所述教师模型。

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