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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于循环神经网络结合足压传感器的步态参数提取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：CN121370151B 。

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：202511985860.X，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权基于循环神经网络结合足压传感器的步态参数提取方法是由朱佳璐;陈凯;刘婷婷;杨颖设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于循环神经网络结合足压传感器的步态参数提取方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于循环神经网络结合足压传感器的步态参数提取方法，所述步态参数提取方法包括：获取受试者的行走视频；将所述行走视频输入人体关键点检测模型，得到人体关键点特征向量序列；获取受试者的足底压力数据；根据所述足底压力数据确定至少一个步态事件的时间点；根据所述步态事件的时间点和或所述人体关键点特征向量序列得到所述步态参数。本申请的基于循环神经网络结合足压传感器的步态参数提取方法，仅操作方便、成本低，而且精度较高。

本发明授权基于循环神经网络结合足压传感器的步态参数提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于足压传感器的步态参数提取方法，其特征在于，所述步态参数提取方法包括： 获取受试者的行走视频； 将所述行走视频输入人体关键点检测模型，得到人体关键点特征向量序列，所述人体关键点特征向量序列包括不同时间点的人体关键点的坐标，所述人体关键点包括踝关节关键点、膝关节关键点、以及髋关节关键点； 获取受试者的原始足跟压力数据； 对所述原始足跟压力数据中的零值进行保留，对所述原始足跟压力数据中的非零值进行高斯滤波，得到足底压力数据，所述足底压力数据与所述行走视频的时间同步； 根据所述足底压力数据确定至少一个步态事件的时间点； 根据所述步态事件的时间点和或所述人体关键点特征向量序列得到所述步态参数； 所述步态事件包括脚跟触地事件； 所述根据所述足跟压力数据确定脚跟触地事件的时间点，包括： 对所述足跟压力数据进行微分处理，得到足跟压力变化速率； 选取足跟压力变化速率大于或等于第一阈值的时间点，作为所述脚跟触地事件的一次候选时间点； 根据所述人体关键点特征向量序列，计算所述脚跟触地事件的一次候选时间点对应的所述踝关节关键点在垂直方向上的运动速度； 选取所述运动速度小于或等于第二阈值的时间点，作为所述脚跟触地事件的二次候选时间点； 根据所述人体关键点特征向量序列，获取与所述脚跟触地事件的二次候选时间点对应的所述踝关节关键点、所述膝关节关键点、以及所述髋关节关键点的坐标； 根据所述踝关节关键点、所述膝关节关键点、以及所述髋关节关键点的坐标，计算与所述脚跟触地事件的二次候选时间点对应的膝关节屈曲角； 所述膝关节屈曲角采用如下公式计算： ； 式中，，表示髋关节，膝关节和踝关节所成三角形的三边长度，，，表示第个关节、第n帧时的计算角度中间变量，其中为髋关节，为膝关节，为踝关节，表示第n帧时的膝关节角度； 选取最大的所述膝关节屈曲角对应的所述二次候选时间点，作为所述脚跟触地事件的时间点； 所述步态参数包括步态周期； 所述根据所述步态事件的时间点和或所述人体关键点特征向量序列得到所述步态参数包括：计算位于人体同侧的相邻两次脚跟触地事件的时间差，得到所述步态周期。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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