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龙图腾网获悉步心科技有限公司申请的专利基于多尺度自适应图卷积的抑郁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：CN120766367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511282643.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于多尺度自适应图卷积的抑郁步态识别方法及系统是由胡希平;李成明;卢海峰设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度自适应图卷积的抑郁步态识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体公开了基于多尺度自适应图卷积的抑郁步态识别方法及系统。获取包含每个时刻骨架数据的步态骨架序列；将每个骨架数据建模为图结构，制定关节拓扑分区策略，通过图卷积提取骨架数据中的初始空间特征。动态生成样本级图结构，并融合预定义的物理连通图和任务级图结构形成新邻接矩阵，通过图卷积生成自适应空间特征。输入多尺度时间卷积层，并行执行M个采用不同采样间隔d的卷积分支，拼接形成时序特征。通过双流自适应融合模块融合自适应空间特征和时序特征，输入分类层，输出抑郁状态识别结果。本发明旨在实现更深层次的特征提取，突破时空动态建模的局限，提升抑郁状态识别的准确率并增强模型的泛化能力。

本发明授权基于多尺度自适应图卷积的抑郁步态识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多尺度自适应图卷积的抑郁步态识别方法，其特征在于，包括： 获取步态骨架序列；其中，每个时刻的骨架数据包含个关节节点和每个关节节点的C维特征向量； 将每个骨架数据建模为图结构，并制定关节拓扑分区策略，通过图卷积提取所述骨架数据中的空间特征，生成初始空间特征；其中，为关节节点集，为第个关节节点；为基于人体骨架物理连接性定义的边集； 所述通过图卷积提取所述骨架数据中的空间特征，生成初始空间特征包括： 将第个关节节点的初始邻域关节集内所有关节节点的特征进行加权平均，生成第个关节节点的初始空间特征，公式为： ； 式中，为初始邻域关节集内关节节点的输入特征；为节点相对于的类别标签函数；为第一归一化因子；为权重函数；=1,2,...,；=1,2,...,； 生成初始空间特征，公式为： ； 基于初始空间特征动态生成样本级图结构，融合预定义物理连通图、任务级图结构和所述样本级图结构形成新邻接矩阵，并通过图卷积操作生成自适应空间特征；所述预定义物理连通图为骨架固有的拓扑结构；所述任务级图结构为可训练参数矩阵，通过反向传播更新； 将自适应空间特征输入多尺度时间卷积层，并行执行M个采用不同采样间隔d的卷积分支，并拼接各卷积分支输出形成时序特征； 通过双流自适应融合模块将自适应空间特征和时序特征进行融合，生成融合特征； 将融合特征输入分类层进行处理，输出抑郁状态识别结果。

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