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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种遮挡步态的重建方法、装置、电子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：CN115273225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210794325.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种遮挡步态的重建方法、装置、电子设备及存储介质是由周成菊;刘平治;王瑜琦;王书喜;曾家煜设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遮挡步态的重建方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种遮挡步态的重建方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的遮挡步态的重建方法包括：获取待重建的遮挡步态序列；将所述遮挡步态序列输入训练好的生成对抗网络的生成器中，得到修复的步态序列；其中，生成对抗网络的训练方法包括以下步骤：从无遮挡步态数据集中选取部分样本作为原样本集，并将原样本集中的样本添加遮挡特征，作为训练集；将所述训练集的样本放入生成器中，得到修复样本集；将修复样本集与原样本集放入鉴别器中，使用损失函数计算所述修复样本集与所述原样本集的差距；对抗训练所述生成器和所述鉴别器，直至损失函数收敛，保存训练好的生成对抗网络。本发明所述的遮挡步态的重建方法，重建的人体结构性更加完整。

本发明授权一种遮挡步态的重建方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种遮挡步态的重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待重建的遮挡步态序列； 将所述遮挡步态序列输入训练好的生成对抗网络的生成器中，得到修复的步态序列； 其中，所述生成对抗网络的训练方法包括以下步骤： 从无遮挡步态数据集中选取部分样本作为原样本集，并将原样本集中的样本添加遮挡特征，作为训练集； 将所述训练集的样本放入生成器中，得到修复的步态序列，即修复样本集； 将所述修复样本集与所述原样本集放入鉴别器中，使用损失函数计算所述修复样本集与所述原样本集的差距；所述损失函数基于身体部位的输入和骨架信息计算； 对抗训练所述生成器和所述鉴别器，直至损失函数收敛，保存训练好的生成对抗网络； 所述鉴别器的损失函数包括身体部位损失函数、骨架信息损失函数和三元组损失函数； 所述身体部位损失函数基于所述修复样本集中修复样本与所述原样本集中的真样本的身体块的距离计算得到； 所述骨架信息损失函数基于所述修复样本集中修复样本与所述原样本集中的真样本的骨架图距离计算得到； 所述三元组损失函数基于所述修复样本集中修复样本与基于所述原样本集中的真样本构建得到的正样本和负样本计算得到； 所述身体部位损失函数的计算步骤为： 将所述修复样本的人体轮廓图按身体部位的头、身体左侧、身体右侧、左腿、右腿5个部分划分子图； 将所述真样本的人体轮廓图按身体部位的头、身体左侧、身体右侧、左腿、右腿5个部分划分子图； 使用以下公式，分别计算所述修复样本的每个子图与所述真样本的每个对应子图的距离： 其中，i为当前的训练样本，n为训练时所用数据集的数量； 使用以下公式，计算所述身体部位损失函数L-patch： ； 所述骨架信息损失函数的计算步骤为： 对所述修复样本和所述真样本分别进行骨架提取生成骨架图像； 使用以下公式，计算所述骨架信息损失函数L-skeleton： 其中，L-skeleton为骨架信息损失函数，i为当前的训练样本，n为训练时所用数据集的数量。

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