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龙图腾网获悉银河水滴科技(北京)有限公司申请的专利一种步态识别算法部署策略生成方法、装置、设备及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：CN114863552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210346583.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种步态识别算法部署策略生成方法、装置、设备及介质是由黄永祯;谷晓霞;刘旭设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种步态识别算法部署策略生成方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种步态识别算法部署策略生成方法、装置、设备及介质，其中，该方法包括：训练好的目标决策树模型根据其训练的过程中使用的多个参数组合，输出决策树图像；参数组合包括采集设备部署参数、拍摄环境参数、视频图像属性参数和拍摄系统参数中的至少一种；从决策树图像中提取出参数组合中的各个参数对步态识别相似度的影响程度，并按照每个参数的影响程度从大到小的顺序，将位于前目标数量的参数选取出来作为目标参数；根据目标参数生成部署策略，以在建立目标步态特征数据库时根据部署策略进行拍摄。通过该方法，有利于提高步态识别的准确度。

本发明授权一种步态识别算法部署策略生成方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种步态识别算法部署策略生成方法，其特征在于，包括： 训练好的目标决策树模型根据其训练的过程中使用的多个参数组合，输出决策树图像；所述参数组合包括采集设备部署参数、拍摄环境参数、视频图像属性参数和拍摄系统参数中的至少一种； 从所述决策树图像中提取出所述参数组合中的各个参数对步态识别相似度的影响程度，并按照每个参数的影响程度从大到小的顺序，将位于前目标数量的参数选取出来作为目标参数； 根据所述目标参数生成部署策略，以在建立目标步态特征数据库时根据所述部署策略进行拍摄； 所述目标决策树模型是通过以下方式训练得到的： 获取多个训练样本数据；所述训练样本数据包括所述参数组合和该参数组合对应的第一相似度；所述第一相似度是根据目标对象的抓拍步态特征与样本步态特征之间的比对相似度得到的，当所述比对相似度大于第一预设相似度时，该比对相似度对应的所述第一相似度为1，当所述比对相似度不大于所述第一预设相似度时，该比对相似度对应的所述第一相似度为0；所述样本步态特征是从使用第一部署策略进行拍摄时得到的第一样本图像中提取的；所述第一部署策略是根据所述参数组合生成的；所述抓拍步态特征是从对所述目标对象进行随机拍摄时得到的第二样本图像中提取的； 将所述训练样本数据划分为训练集合和验证集合； 将所述训练集合中的所述参数组合输入到至少一个待训练的初始决策树模型中，每个所述初始决策树模型分别输出该参数组合对应的第二相似度；所述第二相似度的取值为0或1； 针对每个所述初始决策树模型，使用所述第一相似度与该初始决策树模型输出的所述第二相似度进行损失函数计算，得到损失值，并利用所述损失值对该初始决策树模型进行反向传播训练，以对该初始决策树模型中的可学习参数进行调整，直至使用完毕所述训练集合中所有的训练样本数据时停止训练，并将当前的初始决策树模型作为中间决策树模型； 将所述验证集合中的所述参数组合输入到每个所述中间决策树模型中，每个所述中间决策树模型分别输出该参数组合对应的第三相似度；所述第三相似度的取值为0或1； 针对每个所述中间决策树模型，根据所述第一相似度和该中间决策树模型输出的所述第三相似度，计算该中间决策树模型的准确度； 根据每个所述中间决策树模型的准确度，从所有的所述中间决策树模型中选取出准确度最高的作为所述目标决策树模型。

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