发明专利已授权

基于深度学习模型融合的步态子相位预测方法与装置

📄 申请号：CN202510208957.3 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2025-02-25

公开号

CN119700094A

公开日

2025-03-28

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

A61B5_11

IPC 分类号

A61B5_11 , A61B5_389 , A61B5_00 , G06F18_2415 , G06F18_25 , G06F18_213 , G06F18_15 , G06N3_0464 , G06N3_045 , G06N3_0442 , G06N3_09 , G06N3_0985 , G06N3_048 ,

技术画像

所属领域

深度学习模型深度学习步态分析时序预测深度学习模型

应用场景

康复医疗, 跌倒风险预测, 智能假肢控制, 外骨骼机器人, 运动分析

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摘要

一种基于深度学习模型融合的步态子相位预测方法和装置，所述方法包括：同步采集穿戴者在多种速度下行走的多源步态数据；对收集到的多源步态数据进行预处理，并采用滑动重叠窗口技术划分时间窗口，基于双标签构建监督学习训练数据集；层级融合CNN、Bi‑LSTM及MHA，构建步态子相位预测模型；利用贝叶斯优化算法自动化搜索最优超参数组合；定义稳定预测时间（Pstable）指标，结合经典指标，通过逐一受试者剔除交叉验证和速度迁移鲁棒性实验，全面评估模型性能；基于Simulink平台构建模块化步态子相位预测系统架构，集成多线程缓冲机制实时处理数据流；固化模型参数至在线推理模块，动态输出预测结果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种用于加工复杂零件的柔性气动抛光头

当前第 / 件

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