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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于光纤振动信号的步态识别装置、系统及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：CN116383738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310258925.5，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于光纤振动信号的步态识别装置、系统及方法是由马琳;梁耀朗;郭士增;李宏伟;董永康;孟维晓设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光纤振动信号的步态识别装置、系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于光纤振动信号的步态识别装置、系统及方法。所述装置包括光时域反射仪模块，信号预处理模块，信号切割模块，信号特征提取模块和信号分类模块。该方法在无需视频监控设备以及可穿戴式传感设备的情况下提供了较高的识别率，更全面有效的为安防、监控等领域提供了应用支持，以较低的时延和较高的准确率，识别目前装置接受到的振动信号的对应的用户身份，以便在未来为安防、监控业务提供相关服务。在信号特征提取算法中，采取长时与短时特征联合识别的方式，进一步提升了准确率。

本发明授权一种基于光纤振动信号的步态识别装置、系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式光纤传感设备的步态识别装置的识别方法，其特征在于：所述装置包括光时域反射仪模块，信号预处理模块，信号切割模块，信号特征提取模块和信号分类模块； 其中光时域反射仪模块用于采集由步行振动信号产生的光电信号强度数据； 信号预处理模块用于对提取到的二维强度信号进行预处理，滤除底噪，计算某一时段内识别到的人数，分离采集到的不同人体信号，并移除没有目标用户信号的静止帧； 信号切割模块用于对于预处理后的信号进行片段切割，对长度长的信号进行分帧处理；并对每帧内的两路信号进行分割； 信号特征提取模块用于对分割后的片段信号进行特征提取，并输出一组步态特征向量； 信号分类模块用于对每一组信号所提取的步态特征向量进行分类，并输出其身份标签； 所述方法具体为： 步骤1：启动光时域反射仪并记录目标用户行走的数据，获取其生成的信号强度数据并以TXT文档的形式输出； 步骤2：利用信号预处理模块对获得的强度二维信号进行预处理，首先设置一定阈值的滤波器，认为信号能量低于该强度的信号为噪声并直接滤除；移除静止帧，即首先设置能量阈值，将信号切分为多帧，对各帧计算帧能量，判断该帧是否为静止帧；最后检查是否存在“步行-停止-步行”的情况，对于一非静止帧,判断其相邻的个帧是否属于静止帧，如果在该非静止帧的相邻帧中出现静止帧则说明实验数据存在“走-停-走”的现象，利用信号特征提取模块的步频算法提取原非静止帧内步行的迈步间隔，以及静止帧后的迈步间隔，利用二者的差值，若D-Q差值大于阈值，则在帧与帧之间补齐个0，否则在这两帧之间补齐个0；修正舍去停止帧对于原迈步间隔的破坏，最后计算修正后的各帧起止点，拼接各帧并输出；对装置左右光纤同时测得的两路传感信号进行分离，得到双通道信号，将双通道信号每一通道的二维信号取其单位时间内的最大幅度值，获得时间-最大振幅的一维信号； 步骤3：利用信号切割模块完成信号分帧；首先设置帧数，将整个信号长度均分为帧数个等长模块，通过检测帧内是否存在不完整的一步来决定是否需要延伸帧头或帧尾，如果存在不完整的一步则在对应的位置延伸帧头或帧尾，完成各帧的输出； 步骤4：对每帧内信号进行特征提取，提取如下共11组特征，第i帧单帧特征向量各元素定义如下： 1：步频，即每分钟的步数估计值； 2：步幅，即单步距离的平均值； 3：振动信号的能量平均值； 4：最大振幅时域信号的方差均值比； 5：最大振幅时域信号的峰值系数； 6：最大振幅时域信号的过均值率； 7：最大振幅时域信号的平均持续时间； 8：最大振幅时域信号的样本熵； 9：最大振幅时域信号的频谱峰值频率； 10：最大振幅时域信号的功率谱熵； 11：振动信号的空间跨度平均值； 步骤5：将全部特征组合作为特征向量，对特征向量进行标准化，采用极度梯度提升树作为分类器，XGBoost使用的弱分类器为CART，XGBoost通过不断添加CART，不断使特征进行分裂完成CART分类器的集成。

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