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龙图腾网获悉常州大学申请的专利基于CAM、SARB和LSTM网络的行人定位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：CN116817918B 。

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：202310779124.3，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于CAM、SARB和LSTM网络的行人定位方法是由诸燕平;陈瑞;陈文龙;张坚强;朱晨阳;马玮泽设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CAM、SARB和LSTM网络的行人定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及神经网络技术领域，尤其涉及基于CAM、SARB和LSTM网络的行人定位方法，包括采集脚步振动信号；通过相机采集行人视频图像，并对行人轨迹进行提取；对脚步振动信号进行标注；采用滑动窗口分割法对数据样本扩展，并给每个数据片段贴上视频提取的行人轨迹数据标签；构建基于CAM模块、输入模块、SARB模块和LSTM神经网络模型，利用扩充后的数据集训练神经网络模型，并计算行人轨迹；构建导航误差评估基准。本发明通过构建深度神经网络模型处理传感器数据，减少人工参与，提高定位精度，建立导航误差的等级划分规则，衡量定位准确性。

本发明授权基于CAM、SARB和LSTM网络的行人定位方法在权利要求书中公布了：1.基于CAM、SARB和LSTM网络的行人定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、采集脚步振动信号； 步骤二、通过相机采集行人视频图像，并对行人轨迹进行提取； 步骤三、对脚步振动信号进行标注； 步骤四、采用滑动窗口分割法对完成标注的脚步振动信号扩展，并给每个数据片段贴上视频提取的行人轨迹数据标签； 步骤五、构建基于CAM模块、输入模块、SARB模块和LSTM的神经网络模型，利用步骤四处理后的数据集训练神经网络模型，并计算行人轨迹； 步骤五具体包括： 步骤51、CAM模块是对振动信号的宽和高分别进行最大池化和平均池化操作；并送入一个两层的MLP网络；再经Sigmoid激活函数生成权重，输入数据和权重相乘得到第一特征序列；再使用7×7的卷积核和最大池化层对第一特征序列进行特征提取和降维，得到第二特征序列； 步骤52、第二特征序列经过输入模块和4组2*SARB模块后得到第三特征序列； SARB模块包含两个3×1卷积层、一个自注意力层和一个残差连接； 步骤53、将第三特征序列输入双向LSTM网络，得到第四特征序列，再经过输出层和全连接层输出预测的行人速度向量； 步骤54、计算预测行人速度与真实行人速度的损失函数，满足最大迭代或损失函数满足预设阈值时停止迭代； 步骤六、构建导航误差评估基准。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人常州大学，其通讯地址为：213164 江苏省常州市武进区湖塘镇滆湖中路21号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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