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龙图腾网获悉广东智云城建科技有限公司;中山大学申请的专利一种基于点云的步态识别方法、系统、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：CN120748035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202510769292.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于点云的步态识别方法、系统、设备及介质是由陈奕昆;李新竹;赵宝全;郑珏鹏设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点云的步态识别方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于点云的步态识别方法、系统、设备及介质，包括：对步态点云数据进行点云投影，得到深度图序列；对深度图序列进行编码，得到初始特征，并将初始特征输入大尺度空间注意力模块和小尺度空间注意力模块，以提取多尺度增强特征，并将初始特征与多尺度增强特征进行特征融合，得到第一深度特征；将第一深度特征输入多尺度时空卷积网络模块，以经若干级的伪3D卷积链进行空间维度和时间维度的特征提取与融合，得到第二深度特征，并对第二深度特征进行聚合，得到目标深度特征；将实时获取的步态数据输入预设的步态识别模型，以确定识别对象。本申请可以提高步态识别的准确性和效率。

本发明授权一种基于点云的步态识别方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于点云的步态识别方法，其特征在于，包括： 获取预设区域内的步态点云数据，并对所述步态点云数据进行点云投影，得到深度图序列； 对所述深度图序列进行编码，得到初始特征，并将所述初始特征依次输入大尺度空间注意力模块和小尺度空间注意力模块，以提取多尺度增强特征，并将所述初始特征与所述多尺度增强特征进行特征融合，得到第一深度特征，其中，所述将所述初始特征依次输入大尺度空间注意力模块和小尺度空间注意力模块，以提取多尺度增强特征，具体为：通过第一卷积层对所述初始特征进行卷积操作，得到第一输出特征，并将所述第一输出特征输入所述大尺度空间注意力模块，以通过第一池化层进行包括最大池化、标准差池化和平均池化的多个池化操作，得到第二输出特征，并通过第一激活函数对所述第二输出特征进行激活操作，得到大尺度空间注意力权重，基于所述大尺度空间注意力权重和所述第一输出特征进行相乘，得到第三输出特征；通过第二卷积层对所述第三输出特征进行卷积操作，得到第四输出特征，并将所述第四输出特征输入所述小尺度空间注意力模块，以通过第二池化层进行包括最大池化、标准差池化和平均池化的多个池化操作，得到第五输出特征，并通过第二激活函数对所述第五输出特征进行激活操作，得到小尺度空间注意力权重，基于所述小尺度空间注意力权重和所述第四输出特征进行相乘，得到所述多尺度增强特征； 将所述第一深度特征输入多尺度时空卷积网络模块，以经若干级的伪3D卷积链进行空间维度和时间维度的特征提取与融合，得到第二深度特征，并对所述第二深度特征进行特征聚合，得到目标深度特征，其中，每一级伪3D卷积链均包括第一空间卷积层、时间卷积层和第二空间卷积层，且各级伪3D卷积链的卷积核尺寸逐步递减； 将实时获取的步态数据输入预设的步态识别模型，以确定识别对象，其中，所述步态识别模型根据所述目标深度特征训练得到。

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广东智云城建科技有限公司;中山大学，其通讯地址为：519000 广东省珠海市香洲区卫康路199号香洲创港中心17栋17层1701室；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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