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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种步态识别与分类方法、装置、电子设备及存储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：CN116597506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310396860.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种步态识别与分类方法、装置、电子设备及存储介质是由潘家辉;冯达钦;周成菊;余炳威;赖舒婷;詹润源;郑坤升设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种步态识别与分类方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种步态识别与分类方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的步态识别与分类方法包括：对步态视频中的图像序列进行预处理，得到所述步态视频对应的骨架能量图像；对所述骨架能量图像进行特征提取，得到所述骨架能量图像对应的特征向量；使用训练好的分类网络对所述特征向量进行分类，得到步态视频对应的分类结果；所述分类结果包括正常、第一偏瘫步态、第二偏瘫步态和第三偏瘫步态。本发明所述的步态识别与分类方法，基于视频的步态分析，提供自动甚至便携式的步态检测分类，以辅助判断卒中恢复进度评估。

本发明授权一种步态识别与分类方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种步态识别与分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 对步态视频中的图像序列进行预处理，得到所述步态视频对应的骨架能量图像； 对所述骨架能量图像进行特征提取，得到所述骨架能量图像对应的特征向量； 使用训练好的EfficientGhostnet神经网络对所述特征向量进行分类，得到步态视频对应的分类结果；所述分类结果包括正常、第一偏瘫步态、第二偏瘫步态和第三偏瘫步态； 其中，所述EfficientGhostnet神经网络包括5个Block，每个Block包含若干EG-neck和或EG-neckwithattention；每个EG-neck集成了轻量级混合注意模块LHAM和轻量级卷积模块EGM，所述EG-neckwithattention在所述EG-neck基础上还包括一个额外的深度卷积DWConv；其中， 所述轻量级混合注意模块LHAM通过全局平均池化按通道维度压缩输入特征，并通过自适应一维卷积为特征分配轻量级通道注意力权重；同时，对空间域的特征进行最大和平均池化操作，并将两个结果拼接起来进行卷积操作，分配得到空间注意力权重； 所述EGM模块首先按通道进行分组卷积来压缩特征，再进行深度卷积，最后，通过将分组卷积后的特征与深度卷积后的特征按通道进行线性串联，得到模块的输出。

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