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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于视觉大模型的步态识别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：CN119672808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411763240.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于视觉大模型的步态识别方法是由王立昊;颜成钢;郑锦凯;孙垚棋;盛熙淳;赵强设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉大模型的步态识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉大模型的步态识别方法。通过设计的基于Transformer的步态识别框架PSGaitFormer，有效地融合和聚合了骨骼和人体解析数列的时空信息。PSGaitFormer包括展平滑动模块、TransformerEncoder、位置融合模块、MLP‑Mix模块以及骨骼模块。本发明首次将大模型常用结构引入步态识别领域，结合图像大模型常见网络，提出大模型和步态解析数据的结合以及与人体骨架数据融合进行步态识别。本发明提供了端到端的步态识别方法，可以从摄像头采集的数据中直接得到步态识别结果，不需要人工标注数据，实现自动化识别步态，减少了人力消耗。

本发明授权一种基于视觉大模型的步态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉大模型的步态识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：使用现有的CDGNet模型，在摄像头采集的数据集上进行训练和微调得到CDGNet-Parsing模型，使用该模型从输入的原始步态RGB图片中提取得到步态解析数据； 步骤2：构建基于Transformer的步态识别框架PSGaitFormer；所述的PSGaitFormer包括展平滑动模块、TransformerEncoder、位置融合模块、MLP-Mix模块以及骨骼模块； 步骤3：将步骤1得到的步态解析数据通过按照人体解析数据中身体部位分割的数量，把图片按照垂直方向均匀分割成图像块，得到图像分块其中N＝WP,N为图像分块的数量，P为人体解析序列中身体部位的数量，H,W分别代表图像的高度和宽度，C代表通道的数量； 将所有的图像分块xp通过展平滑动模块展平，并使用可训练的线性投影映射到D维度，再添加token嵌入到D维度向量中，整体作为TransformerEncoder的输入,得到输出结果为 步骤4：将TransformerEncoder的输出结果作为位置融合模块的一个输入；人体骨架数据由原始RGB图像输入经过骨骼模块得到，将人体骨架数据经过两个图卷积之后的输出作为位置融合模块的另一个输入，通过位置融合模块对两个输入进行处理，得到的输出结果为 步骤5：将步骤3得到的输出经过MLP-Mix模块处理后与位置融合模块的输出相加得到步态识别框架PSGaitFormer的最终输出结果； 步骤6：将步骤5的最终输出结果记为Lcon并进行后续的三元组损失函数与交叉熵损失函数计算以及在训练达到设定轮次时进行mAP,Rank-1，Rank-5，mINP指标计算，用于在训练脚本中进行超参数调整； 步骤7：基于训练好的步态识别框架PSGaitFormer实现步态识别； 首先将摄像头采集的步态图像分别通过步骤1训练好的CDGNet-Parsing模型得到步态解析数据；另外通过骨骼模块得到人体骨架数据，将两者作为步态识别框架PSGaitFormer的两个独立输入，通过步态识别框架PSGaitFormer进行人物相似度的匹配，实现步态识别。

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