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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利无人机视角下的步态识别方法、装置、电子设备及介质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：CN116994329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310551757.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权无人机视角下的步态识别方法、装置、电子设备及介质是由黄永祯;侯赛辉;李奥奇;蔡清源;付杨设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机视角下的步态识别方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种无人机视角下的步态识别方法、装置、电子设备及介质，其中，该方法包括：将水平视角下目标行人的第一步态序列输入至训练好的第一步态识别模型中，以提取出目标行人的第一步态特征；将无人机视角下同一目标行人的第二步态序列输入至待训练的第二步态识别模型中，以提取出目标行人的第二步态特征；根据第一步态特征和第二步态特征，计算第二步态识别模型的第一损失值，使用第一损失值训练第二步态识别模型，直至第二步态识别模型满足训练截止条件时停止训练，得到训练完成后的目标步态识别模型；目标步态识别模型用于识别无人机视角下待识别行人的步态特征。通过该方法，有利于提高在无人机视角下的步态识别的准确性。

本发明授权无人机视角下的步态识别方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机视角下的步态识别方法，其特征在于，所述方法包括： 将水平视角下目标行人的第一步态序列输入至预先训练好的第一步态识别模型中，通过所述第一步态识别模型提取出所述目标行人的第一步态特征；以及将无人机视角下同一所述目标行人的第二步态序列输入至待训练的第二步态识别模型中，通过所述第二步态识别模型提取出所述目标行人的第二步态特征； 根据所述第一步态特征和所述第二步态特征，计算所述第二步态识别模型的第一损失值，以使用所述第一损失值训练所述第二步态识别模型，直至所述第二步态识别模型满足训练截止条件时停止训练，得到训练完成后的目标步态识别模型；所述目标步态识别模型用于识别无人机视角下待识别行人的步态特征； 所述根据所述第一步态特征和所述第二步态特征，计算所述第二步态识别模型的第一损失值，包括： 将所述第一步态特征输入到第一归一化层，输出第三步态特征；以及将所述第二步态特征输入到第二归一化层，输出第四步态特征； 将所述第三步态特征输入至卷积层，输出第五步态特征；以及将所述第四步态特征输入至所述卷积层，输出第六步态特征； 使用所述第五步态特征和所述第六步态特征，计算所述第二步态识别模型的第一损失值； 使用所述第一损失值训练所述第二步态识别模型，包括： 将所述第二步态特征输入至第三归一化层，输出第七步态特征，以使用所述第七步态特征和所述目标行人的身份标签，计算第一三元组损失值； 将所述第七步态特征输入至第一全连接层，输出所述目标行人的分类结果，以使用所述分类结果和所述身份标签，计算第一交叉熵损失值； 对所述第一损失值、所述第一三元组损失值和所述第一交叉熵损失值进行加权平均计算，得到第二损失值，以使用所述第二损失值训练所述第二步态识别模型。

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