买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于表面肌电信号及迁移学习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：CN119523468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411528915.X，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权一种基于表面肌电信号及迁移学习的步态识别方法是由蔡世波;周璐璐;都明宇;张科文设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于表面肌电信号及迁移学习的步态识别方法在说明书摘要公布了：一种基于表面肌电信号及迁移学习的步态识别方法，设计并制作一个表面肌电信号采集系统，通过肌电传感器和数据采集设备对受试者腿部8块肌肉进行肌电信号采集；通过动捕设备对受试者的步态进行记录，将肌电信号与步态信息进行时间戳对齐，对肌电信号进行标签信号标注，并通过滤波、特征处理之后获得训练数据集；构建LDA‑LSTM步态相位识别算法；构建改进的MCD迁移学习框架；对构建的迁移学习框架参数进行训练优化，使其在目标域的识别分类效果达到最优，训练后的模型再次保存为包含有目标域训练权重的整个模型，用于识别目标域的步态相位。本发明提高模型的跨个体识别准确率，解决了不同个体训练时，样本标签标注困难、成本较大等问题。

本发明授权一种基于表面肌电信号及迁移学习的步态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于表面肌电信号及迁移学习的步态识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1、设计并制作一个表面肌电信号采集系统，该系统包括肌电信号采集子系统和步态相位捕捉子系统，肌电信号采集子系统通过肌电传感器和数据采集设备对受试者腿部8块肌肉进行肌电信号采集；步态相位捕捉子系统通过动捕设备对受试者的步态进行记录；再将肌电信号与步态信息进行时间戳对齐，对肌电信号进行标签信号标注，并通过滤波、特征处理之后，获得训练数据集； 步骤2、构建LDA-LSTM步态相位识别算法，通过采用粒子群算法PSO对LDA-LSTM模型参数进行寻优，PSO用于调整LDA-LSTM模型的参数，模型性能通过分类准确率进行评估；在LDA-LSTM模型中，PSO基于适应度函数探索LSTM中每个参数的最优值，经过训练，保存包含有训练权重的整个模型，得到最终的LDA-LSTM模型，作为迁移学习的初始化模型； 步骤3、构建改进的MCD迁移学习框架：将步骤2所得的模型，拆分成为特征提取器和分类器两部分，其中分类器构建相同的两个，导入框架中准备训练，在训练过程中，初始化模型的训练集称为源域，需要通过迁移训练的训练集称为目标域，通过最大化和最小化分类器之间的差异来对齐目标域与源域； 步骤4、对步骤3中构建的迁移学习框架参数进行训练优化，使其在目标域的识别分类效果达到最优，训练后的模型再次保存为包含有目标域训练权重的整个模型，用于识别目标域的步态相位。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江工业大学，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市拱墅区朝晖六区潮王路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。