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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利人体步态预测方法、装置、电子设备及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：CN118948257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202410999128.7，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权人体步态预测方法、装置、电子设备及存储介质是由张明明;钟文娟;张昱阳设计研发完成，并于2024-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本人体步态预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种人体步态预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及深度学习技术领域，本发明能够获取人体下肢的当前表面肌电信号，对当前表面肌电信号对应的当前信号窗进行多个维度的肌电特征学习与步态模式预测，并根据当前预测结果和预先存储的多个相邻信号窗对应的相邻预测结果，确定目标步态预测结果。这样通过多维度的肌电特征学习，能够充分挖掘表面肌电信号与步态模式之间的潜在映射关系，通过结合多个相邻信号窗对应的相邻预测结果，能够提升预测结果的稳定性和可靠性，因此本发明能够实现高准确率的步态预测，从而提高步态识别的实时性，实现外骨骼机构助力策略的及时切换。

本发明授权人体步态预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人体步态预测方法，其特征在于，包括：获取人体下肢的当前表面肌电信号，所述当前表面肌电信号包括多个通道的多个采样时间点对应的二维时序信号，每个所述通道对应所述人体下肢的一个信号采集位置；对所述当前表面肌电信号对应的当前信号窗进行多个维度的肌电特征学习与步态模式预测，得到当前预测结果；其中，所述多个维度包括时域、空间域和频域中的多种；根据所述当前预测结果和预先存储的多个相邻信号窗对应的相邻预测结果，确定目标步态预测结果；其中，所述多个相邻信号窗为距离所述当前信号窗最近的多个信号窗；所述目标步态预测结果包括当前预测步态模式；所述根据所述当前预测结果和预先存储的多个相邻信号窗对应的相邻预测结果，确定目标步态预测结果，包括：按照时间顺序对所述当前预测结果和所述多个相邻信号窗对应的相邻预测结果进行整合，得到当前时序预测结果；将所述当前时序预测结果输入至训练后的自适应投票模型，得到所述自适应投票模型输出的当前步态分类结果；其中，所述自适应投票模型用于通过全连接层进行步态分类；将所述当前步态分类结果中概率值最大的步态模式，确定为当前预测步态模式。

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南方科技大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区西丽学苑大道1088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”。