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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于改进卷积神经网络的步态识别方法、装置、智能终端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：CN114582018B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210208495.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于改进卷积神经网络的步态识别方法、装置、智能终端是由刘富;段纪鲁;康冰;侯涛;刘云;侯震;杜成岩设计研发完成，并于2022-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进卷积神经网络的步态识别方法、装置、智能终端在说明书摘要公布了：本发明公开了基于改进卷积神经网络的步态识别方法、装置、智能终端，所述方法包括：将卷积层、批归一化层、带激活函数的激活层依次连接形成改进的基本卷积单元，并引入序列注意力，形成基本序列注意力卷积模块；根据视频图像大小选定多个基本序列注意力卷积模块依次连接，并连接平均池化层搭建步态识别卷积神经网络；利用搭建的步态识别卷积神经网络训练完整的步态识别模型；将需要识别的视频数据输入训练好的步态识别模型进行步态识别。本发明的步态识别卷积神经网络在每一层都对时间特征进行综合，网络模型对噪声有较强的抑制能力，同时可以利用前后序列图的特征对缺失进行恢复，使得网络模型效果较好，平均准确率有较大提升。

本发明授权基于改进卷积神经网络的步态识别方法、装置、智能终端在权利要求书中公布了：1.一种基于改进卷积神经网络的步态识别方法，其特征在于，所述方法包括： 将卷积层、批归一化层、带激活函数的激活层依次连接形成改进的基本卷积单元，将序列注意力引入到改进的基本卷积单元中，形成基本序列注意力卷积模块； 根据视频图像大小选定多个基本序列注意力卷积模块依次连接，在依次连接的多个基本序列注意力卷积模块后连接平均池化层，以搭建步态识别卷积神经网络； 利用搭建的步态识别卷积神经网络训练完整的步态识别模型； 将需要识别的视频数据输入训练好的步态识别模型进行步态识别，并输出识别结果； 步态识别卷积神经网络在每一层都对时间特征进行综合，利用前后序列图的特征对缺失进行恢复； 所述根据视频图像大小选定多个基本序列注意力卷积模块依次连接，在依次连接的多个基本序列注意力卷积模块后连接平均池化层，以搭建步态识别卷积神经网络的步骤包括： 根据视频图像大小选定多个基本序列注意力卷积模块依次连接，各依次连接的基本序列注意力卷积模块依次逐步降低特征图的高和宽，并依次将通道数逐渐递增，将特征一步步压缩提取； 在依次连接的多个基本序列注意力卷积模块后连接平均池化层，通过所述平均池化层，获得输出长度256的步态特征向量； 将所述平均池化层依次连接全连接层和Softmax层，以搭建形成步态识别卷积神经网络； 所述将需要识别的视频数据输入训练好的步态识别模型进行步态识别，并输出识别结果的步骤包括： 测试步骤，所述测试步骤包括： 选取CASIA标准步态识别数据集74-124人普通状态下的一半样本为基准样本，普通状态的另一半、包裹状态、大衣状态为测试样本； 将步态图统一大小至64x64； 将步态序列输入训练好的步态识别模型，得到输出长度256的特征向量； 利用k近邻算法计算测试样本所属类别，并计算准确率； 在背包状态下，所述步态识别卷积神经网络模型，通过多层卷积的连接，过滤背包状态对分类结果的影响，同时序列注意力的增强又可将背包对腿部信息的部分遮挡进行恢复； 大衣状态下，使用的序列注意力卷积模块，综合全部时刻的步态信息，具有一定的特征恢复能力。

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