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龙图腾网获悉清华大学;北京宁矩科技有限公司申请的专利步态分析方法、装置、系统、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：CN116019440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211393227.8，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权步态分析方法、装置、系统、电子设备及存储介质是由张沕琳;李葳宁;王学诚;仲雄设计研发完成，并于2022-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本步态分析方法、装置、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种步态分析方法、装置、系统、电子设备及存储介质。该步态分析方法包括：同时获取目标对象的生物电信号、以及目标对象运动时的双视角同步视频；通过轻量级姿态估计网络模型从所述双视角同步视频中提取步态参数；对所述生物电信号进行特征提取，得到生物电信号特征参数；将步态参数和生物电信号特征参数相结合，得到综合步态分析结果。本申请实施例提供的步态分析方法，获取的数据较为全面，通过轻量化算法提高计算速率并降低分析成本，结合生物电信号和双视角同步视频所获得的步态分析结果较为准确，能够满足当前神经疾病研究中对多种类数据全面性的需求，实现对神经疾病的定量评估，促进神经疾病研究进展。

本发明授权步态分析方法、装置、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种步态分析方法，其特征在于，包括： 同时获取目标对象的生物电信号、以及目标对象运动时的双视角同步视频； 通过轻量级姿态估计网络模型从所述双视角同步视频中提取步态参数； 对所述生物电信号进行特征提取，得到生物电信号特征参数； 将步态参数和生物电信号特征参数相结合，得到综合步态分析结果； 所述通过轻量级姿态估计网络模型从所述双视角同步视频中提取步态参数包括：通过预设的轻量级姿态估计网络模型从所述双视角同步视频中提取步态参数； 对于给定的输入数据X∈Rc×h0×w0具有c个通道，h0高度和w0宽度，生成n个特征图的普通卷积层表示为：Y＝X*f+b， 其中Y∈Rh1×w1×n是具有n个通道、h1高度和w1宽度的卷积层的输出； f∈Rc×k×k×n是核大小为k×k的卷积滤波器； 通过连接初级卷积的输出Y′和Y上廉价线性运算的输出来生成特征图； Y′＝X*f1，Y＝Y′+Y′*f2， f1∈Rc×k×k×m生成mn个特征图，f2表示在每个通道上进行线性廉价操作以生成冗余特征图，其为组卷积，组数为m； 所述预设的轻量级姿态估计网络模型包括预设层数ResNet配置的模型、学生模型以及模仿损失函数； 所述学生模型由编码器和解码器组成，其中所述编码器通过下采样从所述结合数据的图像中提取特征图；解码器通过上采样预测所述特征图中目标关键点的位置； 所述模仿损失函数用于训练所述预设层数ResNet配置的模型中的知识训练所述学生模型； 所述将步态参数和生物电信号特征参数相结合，得到综合步态分析结果，包括： 通过图像获取目标对象步态支撑相和摆动相的时间-距离参数； 基于提取的生物电信号特征参数，使用支持向量机算法训练一个二分类器，使目标对象的生物电信号与步态支撑相、摆动相形成映射关系，实现综合步态分析。

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