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龙图腾网恭喜大连大学申请的专利一种帕金森病人步态信号识别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：CN114582027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202210288462.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种帕金森病人步态信号识别方法是由秦静;马雪倩;汪祖民;季长清设计研发完成，并于2022-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种帕金森病人步态信号识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种帕金森病人步态信号识别方法，包括：利用胶囊网络CapsNet获取步态信号数据的空间特征；通过长短期记忆网络LSTM得到步态信号数据内在时间相关性的特性；将所述步态信号数据的空间特征和内在时间相关性的特性分别送入到softmax函数中，所得结果进行加权求和，得到最终的步态分类。综合两种网络结构，可以训练一个泛化能力强的帕金森病的辅助诊断模型，很好的识别出帕金森病患者异常步态，如冻结步态、转向困难、姿态不稳以及步态慌张等，提高了帕金森病人异常步态识别的正确率，减少因为医生的主观原因而造成的误诊。

本发明授权一种帕金森病人步态信号识别方法在权利要求书中公布了：1.一种帕金森病人步态信号识别方法，其特征在于，包括：利用胶囊网络CapsNet获取步态信号数据的空间特征，具体为：S11：将经过预处理的步态数据输入到卷积层中，通过所述卷积层提取出步态特征；S12：将所述步态特征送入到CBAM注意力模块生成步态特征图，将所述步态特征图送入初级胶囊层；所述CBAM注意力模块包括通道注意力模块和空间注意力模块，通过卷积层提取的步态特征先送入到通道注意力模块，得到特征F，再将所述特征F送入到空间注意力模块，生成步态特征图；所述通道注意力模块，输入一个HxWxC的步态特征E，使用AvgPool和MaxPool两种方式分别利用不同的信息，得到一个1x1xC的通道描述，然后送入一个共享的两层神经网络，将所得到的两个特征相加后经过一个激活函数获取权重系数，最后用所述权重系数和原来的步态特征E相乘即得到缩放后的特征F；将所述特征F送入到空间注意力模块后，先分别进行基于channel的MaxPool和AvgPool操作，将结果拼接在一起后，再经过一个卷积层，降维为1个通道，通过sigmoid函数生成空间注意力特征图，最后将该空间注意力特征图与输入的特征F做乘法，得到最终生成的步态特征图；S13：由所述初级胶囊层提取到的特征图转化为向量胶囊，并采用ReLU激活函数得到底层步态特征U，再将所述底层步态特征U与权重矩阵Wij相乘得到高级特征即迭代一次动态路由算法，与中级胶囊层进行通信，获取升维后的胶囊；所述中级胶囊层对步态特征信息进行去噪处理，并使用挤压函数对向量神经元进行压缩，将其压缩到0～1内，保证向量的方向不变；S14：继续迭代动态路由算法，由初级胶囊层、中级胶囊层通过姿态关系对高级特征进行打分预测，选择性的激活数字胶囊层，所述数字胶囊层进行步态信号数据的空间特征预测。所述胶囊网络CapsNet包括一个卷积层、一个CBAM注意力模块、一个初级胶囊层、一个中级胶囊层以及一个数字胶囊层；通过长短期记忆网络LSTM得到步态信号数据内在时间相关性的特性；将所述步态信号数据的空间特征和内在时间相关性的特性分别送入到softmax函数中，所得结果进行加权求和，得到最终的步态分类；

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