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龙图腾网获悉中国移动通信集团浙江有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利步态识别方法、装置、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：CN116959090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202211216688.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权步态识别方法、装置、设备及存储介质是由方乾萍;陆敏;诸葛毅;楼喆午;叶栋;胡昱设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本步态识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种步态识别方法、装置、设备及存储介质，所述步态识别方法包括：获取待识别用户图像；将所述待识别用户图像输入至预设的步态图像强化模型，基于所述步态图像强化模型，对所述待识别用户图像进行特征提取处理，得到所述待识别用户图像的第一特征向量，并对所述第一特征向量进行特征强化处理，得到第二特征向量，其中，所述步态识别模型是由步态识别模型和特征强化模型组成的；基于所述第二特征向量，确定用户识别信息。本申请属于步态识别技术领域，对待识别用户图像在步态特征的特征向量提取的基础上，进行进一步的特征强化，以强化有用的步态信息，弱化不相关信息，使待识别用户图像的步态特征更明显，提高了步态识别的准确性。

本发明授权步态识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种步态识别方法，其特征在于，所述步态识别方法包括： 获取待识别用户图像； 所述获取待识别用户图像的步骤之前，所述方法包括： 获取用户图像样本、所述用户图像样本的特征向量标签以及步态识别模型； 将所述用户图像样本输入至所述步态识别模型，基于所述步态识别模型，对所述用户图像样本进行特征提取处理，得到所述用户图像样本的第三特征向量； 基于所述第三特征向量和所述用户图像样本的特征向量标签，对预设的主训练模型进行迭代训练，得到具有满足精度条件的步态图像强化模型； 所述基于所述第三特征向量和所述用户图像样本的特征向量标签，对预设的主训练模型进行迭代训练，得到具有满足精度条件的步态图像强化模型的步骤，还包括： 获取所述用户图像样本的拍摄高度标签； 将所述第三特征向量输入至预设的辅助训练模型，得到预测拍摄高度数据，并基于所述预测拍摄高度数据和所述拍摄高度标签，对所述辅助训练模型进行下一轮训练； 将所述第三特征向量和所述预测拍摄高度数据输入至所述主训练模型，得到第二预测强化向量，并基于所述第二预测强化向量和所述第三特征向量，得到第五特征向量； 基于所述用户图像样本的拍摄高度标签、所述预测拍摄高度数据、所述第五特征向量和所述用户图像样本的特征向量标签，确定第二损失函数； 所述用户图像样本的特征向量标签包括对应所述第五特征向量的第一特征向量标签和不对应所述第五特征向量的第二特征向量标签，所述基于所述用户图像样本的拍摄高度标签、所述预测拍摄高度数据、所述第五特征向量和所述用户图像样本的特征向量标签，确定第二损失函数的步骤，包括： 对所述第五特征向量、所述第一特征向量标签和所述第二特征向量标签进行三元组损失，得到第三损失函数； 对所述用户图像样本的拍摄高度标签和所述预测拍摄高度数据进行交叉熵损失，得到第四损失函数； 基于所述第三损失函数和所述第四损失函数，确定第二损失函数； 基于所述第二损失函数，判断所述主训练模型是否迭代完成； 若所述主训练模型未迭代完成，则返回将所述第三特征向量输入至预设的辅助训练模型，得到预测拍摄高度数据，并基于所述预测拍摄高度数据和所述拍摄高度标签，对所述辅助训练模型进行下一轮训练的步骤，直到所述主训练模型迭代完成后停止训练，得到具有满足精度条件的步态图像强化模型； 将所述待识别用户图像输入至预设的步态图像强化模型，基于所述步态图像强化模型，对所述待识别用户图像进行特征提取处理，得到所述待识别用户图像的第一特征向量，并对所述第一特征向量进行特征强化处理，得到第二特征向量，其中，所述步态图像强化模型是由步态识别模型和特征强化模型组成的； 基于所述第二特征向量，确定用户识别信息。

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中国移动通信集团浙江有限公司;中国移动通信集团有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市解放东路19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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