中电长城圣非凡信息系统有限公司杨凯文获国家专利权
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龙图腾网获悉中电长城圣非凡信息系统有限公司申请的专利步态识别模型训练方法、步态识别方法及装置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：CN117253281B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202210634985.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权步态识别模型训练方法、步态识别方法及装置是由杨凯文;李双群;胡星;李克鑫;尹航;谢丛茵设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本步态识别模型训练方法、步态识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种步态识别模型训练方法、步态识别方法及装置，识别方法包括：获取待识别的步态图像序列；将其输入训练好的视觉几何组VGG网络，得到步态图像序列的空间特征向量集；将步态图像序列的空间特征向量集输入训练好的长短期记忆LSTM网络，得到步态图像序列的周期性运动特征向量集；将周期性运动特征向量集输入特征融合单元，得到用于实现步态识别的融合后的步态图像序列的特征向量。由于融合了步态序列显著的空间和时间特征，因此，一定程度上提高了步态识别准确率。
本发明授权步态识别模型训练方法、步态识别方法及装置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： 获取步态图像序列训练对和标签，所述标签用于表征步态图像序列训练对是否属于同一身份； 将构成训练对的两个步态图像序列分别输入至两个并行的视觉几何组VGG网络，得到两个步态图像序列的空间特征向量集； 将两个空间特征向量集分别输入至两个并行的长短期记忆LSTM网络，得到两个步态图像序列的周期性运动特征向量集； 将两个步态图像序列的周期性运动特征向量集分别输入至两个并行的特征融合单元，得到两个融合后的步态图像序列的特征向量，其中，VGG网络+LSTM网络+特征融合单元构成孪生LSTM架构网络中一条子网络，该条子网络构成步态识别模型； 将两个融合后的特征向量输入至对比损失目标函数，得到损失值，该损失值用于表征两个融合后的特征向量与标签的差异度，并在第二次及以后的每次迭代中，判断该损失值是否减小，若是，则根据该损失值调整孪生LSTM架构网络的训练参数，并再次将步态图像序列训练对输入至调整后的孪生LSTM架构网络中，直至损失值不再减小，训练结束。
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