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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于动态聚合网络的步态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：CN116229564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202211682281.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于动态聚合网络的步态识别方法及系统是由付莹;马康;郑德智;张军设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态聚合网络的步态识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于动态聚合网络的步态识别方法及系统，属于计算机视觉及生物识别技术领域。首先获取步态剪影序列，对步态剪影序列进行预处理，获得统一大小的输入数据。然后训练基于动态聚合的步态识别网络。最后，将未知身份的步态特征与已知身份的步态特征库进行比对，从身份已知的步态特征库中匹配出身份信息。系统包括图像获取模块、图像预处理模块、特征提取模块和步态识别模块。本发明能够有效的建立步态序列中每个特征点之间的关系，有益于提取具有区分性的局部运动模式，同时减少噪声的影响。同时，本发明能够从局部运动模式中选择具有代表性的局部特征，有益于提取具有区分性的全局运动模式，有效解决步态特征表达不充分的问题。

本发明授权一种基于动态聚合网络的步态识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态聚合网络的步态识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对获取的视频数据，获得步态剪影序列； 步骤2：对步态剪影序列进行预处理，获得统一大小的输入数据； 步骤3：训练基于动态聚合的步态识别网络； 步骤3.1：使用统一大小的步态序列作为输入，利用动态聚合网络提取步态序列的局部运动模式； 步态序列由不固定数目的连续帧组成，每个动作都在时间维度上都在不断地变化；使用动态聚合网络的骨干部分，首先利用三维卷积提取步态序列之间的局部运动特征，然后将步态序列的每个特征点映射为向量，包含幅值和相位两部分，其中，幅值表示每个特征点的上下文信息，相位用来建立特征点之间的关联；最终，动态聚合网络的骨干部分通过关注关键部位特征的关系，获得具有区分性的局部运动模式； 步骤3.2：利用动态聚合网络的水平池化，对局部特征横向切分为固定数目的特征，每个特征都表示一个关键部位； 其中，水平池化是对步态特征图的高度维度进行横向切分，即对于同一个人从头到脚切分为固定数目的特征并分别约束； 步骤3.3：针对每个局部区域的特征，使用全局运动模式聚合，选择具有代表性的局部运动模式，并建立局部特征之间的关联，从而获得鲁棒的全局运动模式； 其中，全局运动模式聚合，是对于每个局部区域的特征不共享参数，即每个关键区域都有一个相对应的全局运动模式聚合模块； 步骤3.4：对每个关键区域的全局运动模式进行映射，获得具有区分性的步态全局特征；然后，利用三元组损失和交叉熵损失，分别对每个关键区域的全局运动模式进行约束，并采用加权和的方式计算最终的损失函数；最后，利用反向传播算法，对步态神经网络的参数进行迭代更新； 步骤4：基于训练的步态识别网络，将未知身份的步态特征与已知身份的步态特征库进行比对，从身份已知的步态特征库中匹配出身份信息。

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