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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利基于时空特征融合的细粒度步态子相位识别方法与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：CN119723676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510208954.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于时空特征融合的细粒度步态子相位识别方法与装置是由陈博;程俊;王喜凤;周京;王浙明;周袁;岳康奇设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空特征融合的细粒度步态子相位识别方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空特征融合的细粒度步态子相位识别方法与装置，旨在准确识别下肢康复外骨骼机器人行走时的8类步态子相位，其方法包括：通过集成多源异构传感器获取步态多源数据，并设计步态子相位标签分配算法，结合滑动重叠窗口技术构建训练数据集；基于异构并行卷积架构设计特征提取模块，并与BiLSTM结合，构建时空特征融合模型；引入加权交叉熵损失函数以提高模型对样本较少步态子相位类别的识别能力，并通过分层K折交叉验证策略进行训练评估；最后，基于Simulink构建端到端的步态子相位在线识别系统，实现步态子相位的实时识别。本发明在识别精度、细粒度分析和实时性方面优于现有技术，显著提升了下肢康复外骨骼机器人对行走模式的感知能力。

本发明授权基于时空特征融合的细粒度步态子相位识别方法与装置在权利要求书中公布了：1.基于时空特征融合的细粒度步态子相位识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：在下肢康复外骨骼机器人上集成多源异构传感器，采集受试者穿戴下肢康复外骨骼机器人行走时的步态多源数据；S2：将实验视频提取为静态图像，进行人工标注以生成金标准标签，并计算各子相位的时间占比；对采集到的步态多源数据进行滤波、去噪，基于地面接触力GCF数据构建四维压力分布向量，同时对表面肌电信号和惯性测量单元信号进行归一化处理；S3：设计步态子相位标签分配算法，为步态多源数据分配对应的步态子相位标签；基于四维压力分布向量对支撑相内五个子相位进行标签分配，并基于摆动相内三个子相位的时间占比进行剩余标签分配；S4：采用滑动重叠窗口技术，将处理后的步态多源数据划分为固定长度的时间窗口，利用统计众数法为每个时间窗口分配唯一标签，以构建训练数据集；S5：基于金标准标签验证步态子相位标签分配算法的可靠性；S6：基于异构并行卷积架构设计特征提取模块，同时结合双向长短期记忆网络实现时序建模，并将输出特征向量进行级联，完成分类决策，以构建时空特征融合模型；S7：引入加权分类交叉熵损失函数，动态调整类别权重，以提升模型对于样本较少的子相位类别的识别能力；S8：采用分层K折交叉验证策略进行模型训练与评估，合理设置超参数并启用模型检查点机制；S9：利用Simulink部署训练完成的时空特征融合模型，构建端到端的步态子相位在线识别系统，实现步态子相位的实时识别。

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