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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一种基于模块化的下肢多关节意图识别方法及系统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：CN119888448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510302872.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于模块化的下肢多关节意图识别方法及系统是由蔡雪风;陈宏超;王敏敏;徐博源设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模块化的下肢多关节意图识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模块化的下肢多关节意图识别方法及系统。本发明涉及下肢康复设备，包括多个模块且模块通过供电线与信号线连接。设备采集用户的模块信号数据，形成多通道数据，并基于运动时段划分多个周期，生成基于矩阵的模拟图像数据。利用历史时段的模拟图像数据及运行结果进行意识模型训练。进一步，通过数据清除与置零生成第二图像数据进行模型二次训练。同时，构建基于GAN的生成模型，整合特征向量进行训练，生成模拟特征向量数据，并用于扩展训练数据。最终，通过意图模型实时采集用户数据并自动设定设备运行模式。通过本发明，实现了对用户下肢意识的精确识别，降低了对系统算力的要求，同时，提高下肢康复设备的适用性。

本发明授权一种基于模块化的下肢多关节意图识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模块化的下肢多关节意图识别方法，其特征在于，包括： 对下肢康复设备设定1个供电模块与6个肢体模块，对于每个模块设定供电线与信号线进行设备连接； 在一个运动时段内，采集目标用户在使用下肢康复设备中，各个模块的信号数据，形成N个通道的模块数据，基于运动时段划分出M个周期，基于M个周期与N个通道的模块数据，生成N×M维的模拟图像数据； 构建CNN意图识别模型，在一个历史时间段内，采集多个运动时段的模拟图像数据，形成第一图像数据，并获取相应的与运行结果数据，将第一图像数据与运行结果数据导入意图识别模型进行意图识别训练，意图识别模型包括一个卷积层、一个池化层、双层神经网络与输出层，第一图像数据经过卷积层与池化层进行特征提取，得到中间特征数据，对中间特征数据进行展平形成一维特征向量，将一维特征向量通过双层神经网络与输出层得到两层输出结果； 从第一图像数据中随机选出多个选定模拟图像数据，根据预设百分比，对选定模拟图像数据进行数据清除与置零，使置零数据量达到预设百分比，并生成第二图像数据，将第二图像数据与运行结果数据导入意图识别模型进行模型二次训练； 构建基于GAN的生成模型，基于第一图像数据与第二图像数据提取相应的一维特征向量，并将特征向量进行整合，得到一维特征向量集，将一维特征向量集导入生成模型，通过训练生成模型，并基于训练后的生成模型生成模拟特征向量数据，将模拟特征向量数据导入意图识别模型进行训练，具体包括： 构建基于GAN的生成模型，生成模型包括生成器与判别器； 基于意图识别模型，对第一图像数据与第二图像数据进行特征提取，将得到的一维特征向量进行整合，形成一维特征向量集； 对一维特征向量集进行数据标准化预处理，并导入生成器进行模拟特征数据生成，将生成的模拟数据导入判别器进行概率评估； 对生成器与判别器进行循环对抗生成训练，基于误差反向传播算法更新生成器和判别器参数，直至生成器与判别器达到纳什平衡； 通过训练后的生成模型，生成预设数据量的模拟特征向量数据； 通过意图识别模型，实时采集用户模块数据并导入识别模型进行意图识别，基于识别结果自动设定设备运行模式。

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