杭州智元研究院有限公司任敬伟获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州智元研究院有限公司申请的专利一种基于深度学习的髋部外骨骼运动模式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：CN120654202B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511157818.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于深度学习的髋部外骨骼运动模式识别方法及系统是由任敬伟;沈雷;谢滔;乔程昱;张天俊;王亚杰;董晨源;蓝建航;赵雨杰;吴岩设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的髋部外骨骼运动模式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深度学习的髋部外骨骼运动模式识别方法及系统。该方法包括：数据采集与处理：通过髋部外骨骼的惯性测量单元和关节电机获取异构传感器数据；对数据进行离线实时标定和时间同步，结合运动标签构建数据集；模型构建与训练：拼接多模态传感器数据作为输入，构建深度学习网络，融合异构特征识别地形与运动模式，训练模型并保存最优模型；轻量化部署：通过消融实验优化传感器配置，采用通道剪枝压缩模型参数量，结合INT8量化技术生成轻量化模型。该系统包含数据采集、模式识别、量化部署三大模块。本发明解决了异构传感器数据融合与实时部署难题，显著提升外骨骼运动识别的精度与效率。
本发明授权一种基于深度学习的髋部外骨骼运动模式识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的髋部外骨骼运动模式识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、利用所述髋部外骨骼上的传感器捕捉穿戴者实时运动数据，对所述运动数据进行采集与保存得到数据集，将所述数据集通过相应上位机生成运动标签真值，建立运动模式识别数据集； 步骤2、基于所述运动模式识别数据集构建网络模型结构，实现异构传感器多模态数据的特征融合，输出地形与运动模式识别结果，并将网络模型在运动模式识别数据集上训练使其收敛，获得运动模式识别网络模型；所述运动模式识别网络模型由深度学习网络和MobileNet结合构建； 步骤3、基于所述运动模式识别网络模型，通过消融实验优化传感器配置后，采用网络剪枝压缩模型参数量，同时结合INT8量化技术，构建轻量化运动模式识别模型。
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