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龙图腾网恭喜南方科技大学申请的专利基于机器人的步态监测方法、装置、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：CN115439927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202210951063.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于机器人的步态监测方法、装置、设备及存储介质是由马靖哲;叶顶强;于仕琪设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器人的步态监测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开实施例提供一种基于机器人的步态监测方法及设备，该方法包括：获取机器人的拍摄视频；对拍摄视频的视频帧进行图像处理，得到拍摄视频中人员的人体剪影序列和人体关键点序列；通过身份特征提取模型中的剪影特征提取网络，对人体剪影序列进行特征提取，得到人员的人体剪影特征；通过身份特征提取模型中的关键点特征提取网络，对人体关键点序列进行特征提取，得到人员的人体关键点特征；通过身份特征提取模型中的多模态特征混合网络，对人体剪影特征和人体关键点特征进行特征融合，得到人员的身份特征；根据身份特征，对人员进行身份识别。从而，实现机器人上的步态监测，并通过步态监测方式实现了用户身份识别。

本发明授权基于机器人的步态监测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器人的步态监测方法，其特征在于，包括： 获取所述机器人的拍摄视频； 对所述拍摄视频的视频帧进行图像处理，得到所述拍摄视频中人员的人体剪影序列和人体关键点序列，所述人体关键点序列包括面部关键点序列和躯体关键点序列； 通过身份特征提取模型中的剪影特征提取网络，对所述人体剪影序列进行特征提取，得到所述人员的人体剪影特征； 通过所述身份特征提取模型中的关键点特征提取网络，对所述人体关键点序列进行特征提取，得到所述人员的人体关键点特征； 通过所述身份特征提取模型中的多模态特征混合网络，对所述人体剪影特征和所述人体关键点特征进行特征融合，得到所述人员的身份特征； 根据所述身份特征，对所述人员进行身份识别； 如果身份识别结果为所述人员属于服务对象，则通过健康监测网络对所述人体关键点序列进行识别，得到所述人员的步态健康状况，所述健康监测网络包括特征编码网络和步态健康识别网络，所述特征编码网络包括面部编码网络和步态编码网络，所述步态健康识别网络包括步伐识别网络、情绪识别网络、腿型识别网络； 如果身份识别结果为所述人员属于服务对象，则通过健康监测网络对所述人体关键点序列进行识别，得到所述人员的步态健康状况，包括： 如果所述身份识别结果为所述人员属于服务对象，则通过所述面部编码网络对所述面部关键点序列进行特征编码，得到面部特征，通过所述步态编码网络对所述躯体关键点序列进行特征编码，得到步态特征； 通过所述步伐识别网络对所述步态特征进行识别，得到所述人员的步伐状况； 通过所述情绪识别网络对所述面部特征和所述步态特征进行识别，得到所述人员的情绪类型； 通过所述腿型识别网络对所述步态特征进行识别，得到所述人员的腿型。

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