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龙图腾网获悉深圳市丞辉威世智能科技有限公司申请的专利用于下肢髋膝康复的用户特征数据有效采集及分析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：CN120123660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510588941.X，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权用于下肢髋膝康复的用户特征数据有效采集及分析方法是由蔡雪风;陈宏超;王敏敏;徐博源设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于下肢髋膝康复的用户特征数据有效采集及分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及下肢髋膝数据分析领域，公开了用于下肢髋膝康复的用户特征数据有效采集及分析方法，包括以下步骤：采集用户下厨髋膝处用于运动的相关数据并进行数据预处理，同时使用卷积神经网络对预处理后的相关数据进行建模分析，设计构建多通道序列步态检测算法模型，用于预设用户的下肢髋膝下一步行动。最后对多通道序列步态检测算法模型进行模型损失训练优化，同时引入评分机制，使多通道序列步态检测算法模型能够对目标用户进行步态评分。本发明能够实现多个通道数据的同时输入，实现人体当前状态及步态的检测，也能够实现在通道数据缺失的情况下依旧保持识别，无需切换模式的效果。

本发明授权用于下肢髋膝康复的用户特征数据有效采集及分析方法在权利要求书中公布了：1.用于下肢髋膝康复的用户特征数据有效采集及分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 在用户下肢髋膝处部署传感器，并控制传感器采集用户下肢髋膝的相关数据，同时对用户下肢髋膝的相关数据进行数据预处理，得到预处理生物电流值、预处理加速度、预处理角速度以及预处理压力数据； 基于卷积神经网络，结合预处理生物电流值、预处理加速度、预处理角速度以及预处理压力数据，设计多通道序列步态检测算法模型； 对多通道序列步态检测算法模型进行模型损失训练优化，同时引入评分机制，使多通道序列步态检测算法模型能够对目标用户进行步态评分； 其中，所述基于卷积神经网络，结合预处理生物电流值、预处理加速度、预处理角速度以及预处理压力数据，设计多通道序列步态检测算法模型，具体为： 引入卷积神经网络，构建卷积神经网络空白模型，其中所述卷积神经网络空白模型中包括卷积层、池化层以及输出层； 将预处理生物电流值、预处理加速度、预处理角速度以及预处理压力数据统称为目标用户特征数据，将所述目标用户特征数据导入至卷积神经网络空白模型的卷积层中，并在卷积神经网络空白模型的卷积层对目标用户特征数据进行多通道时间序列矩阵构建； 其中，目标用户特征数据的多通道时间序列矩阵为对目标用户特征数据进行时空对齐的矩阵； 在卷积神经网络空白模型的卷积层中，对多通道时间序列矩阵进行遍历卷积，并在遍历卷积过程中保持多通道时间序列矩阵的时序长度相等； 在遍历卷积完成后，将遍历卷积后的多通道时间序列矩阵导入池化层中进行全局时序池化，用于匹配目标用户适配不同步态，同时在全局时序池化过程中在卷积神经网络空白模型中引入多通道注意力机制； 其中，所述多通道注意力机制为在全局时序池化过程中自动聚焦遍历卷积后的多通道时间序列矩阵，防止数据缺失； 当全局时序池化完成，在输出层输出训练后的多通道时间序列矩阵，得到多通道序列步态检测算法模型； 其中，所述多通道序列步态检测算法模型能够预测目标用户在规定时间内的步态状态。

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