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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于轮廓和骨骼步态图的老年认知障碍分类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：CN119810493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202311296003.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于轮廓和骨骼步态图的老年认知障碍分类方法是由何小海;秦予禛;卿粼波;刘庆华;陈洪刚;刘怡欣;滕奇志设计研发完成，并于2023-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轮廓和骨骼步态图的老年认知障碍分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轮廓和骨骼步态图的老年认知障碍分类方法。包括以下步骤：首先从图像数据集中取出120帧的步态轮廓图与骨骼图，输入到短期时间模板生成器，以每4帧为一组生成模板序列；然后将模板序列输入到深度空间特征提取器，提取深度空间特征；再将该特征按水平划分成16个部分，用水平池化模块进行下采样，得到水平特征向量后输入到多尺度时间聚合器，提取多尺度的时间特征；最后通过三元损失和标签平滑交叉熵损失的联合损失函数对模型进行训练，得到最终的分类结果。本发明目的在于开发一种老年认知障碍分类方法，无需使用接触传感器或指标，并探索其作为一种方便、客观、快速和非接触的认知障碍筛查方法的潜力。

本发明授权一种基于轮廓和骨骼步态图的老年认知障碍分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轮廓和骨骼步态图的老年认知障碍分类方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤一：从图像数据集中取出t帧的步态轮廓图与相对应的骨骼图，表示为和其中t是步态序列的长度，实验中取t＝120，h,w是每帧的图像大小，将步态轮廓图与相对应的骨骼图连接到一起，得到双通道步态序列Xin,它被表示为： 其中concat·表示连接操作； 短期时间模板生成器Short-termTemporalTemplateGenerator,STTG被设计用来对输入的双通道步态序列进行图像模板生成，将Xin按照每M帧分为一组，使用系统随机抽样的方式生成短期时间模板得到计算过程被表示为： 其中i表示步态序列中帧的索引，M表示选取的帧的数量，实验中取M＝4，k表示步态聚合序列中帧的索引，此时 步骤二：将模板序列XSTTG作为深度空间特征提取器Depth-wisePartFeatureExtractor,DSFE的输入，提取空间特征FDSFE： 其中c1表示特征通道的数量，DSFE由3个模块组成，前一个模块中包含一个二维卷积层，一个二维深度空间卷积层，后两个模块包含两个二维卷积层，二维深度空间卷积层Depth-wiseSpatialConv2d,DS-Conv2d的结构表达为： 其中Conv2d·表示二维卷积，DW-Conv2d·表示二维深度卷积； 步骤三：将FDSFE中的每帧水平切割成p个部分，得到再输入到水平池化模块HorizontalPooling,HP进行空间维度的下采样，通过全局平均池化和全局最大池化来提取人体的水平特征向量： 其中并表达为实验中p取16，表示第j个水平部分的时序特征；然后将FHP输入到多尺度时间聚合器Multi-scaleTemporalFeatureAggregation，MTA中，MTA由p个平行的多尺度时间模块Multi-scaleTemporalModules,MTM组成，每个MTM负责对步态序列中相应部分进行特征提取，获取步态序列帧级与长短期的时间特征，将FHP分部分输入到MTM中，提取帧级时间特征与长短期时间特征再聚合为多尺度时间特征表达为： 其中和分别表示第j个水平部分part的帧级时间特征，长短期时间特征和多尺度时间特征，且此时BatchNorm·表示按Batch将数据标准化为均值为0，标准差为1；BiLSTM·是双向长短期记忆网络Bi-directionalLongShort-TermMemory,BiLSTM；concat·表示连接操作，将帧级时间特征Ff与长短期时间特征Fls沿着通道维度连接；Attention·是使用的注意力机制，通过引入注意力机制，关注通道之间的关系，并对通道维度进行特征加权，TP·表示时间池化，此处TP·＝max·； 步骤四：选择三元损失和标签平滑交叉熵损失的联合损失函数来训练所提出的模型，该联合损失函数Lmul被定义为： Lmul＝λtriLtri+λcroLcro9 其中Ltri和Lcro分别表示三元损失和标签平滑交叉熵损失，λtri和λcro分别表示损失函数的权重系数，基于训练好的模型得到最终的分类结果。

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