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恭喜齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院李金宝获国家专利权

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龙图腾网恭喜齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院申请的专利基于TCN网络的多头上下文注意力步态相位分类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:CN119068273B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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:202411578310.1,技术领域涉及:G06V10/764;该发明授权基于TCN网络的多头上下文注意力步态相位分类方法是由李金宝;刘晓薇;郭亚红;魏诺;高天雷设计研发完成,并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

基于TCN网络的多头上下文注意力步态相位分类方法在说明书摘要公布了:本发明涉及步态分析技术领域,具体涉及一种基于TCN网络的多头上下文注意力步态相位分类方法,具体如下:构建基于TCN网络和多头上下文注意力模块的模型,将传感器采集的数据输入至模型的TCN网络进行特征提取,得到特征;构建多头上下文注意力模块,将特征输入至模块,得到融合特征;将融合特征输入到通道注意力模块得到综合特征;计算模型的总损失;将综合特征输入至线性层分类器,得到最后的相位分类预测分数,得分最高的相位分类预测分数对应的类别即为预测的最终类别。本发明可以更加准确的提取传感器数据的时间上下文特征,并提高对于步态相位分类的准确性。

本发明授权基于TCN网络的多头上下文注意力步态相位分类方法在权利要求书中公布了:1.一种基于TCN网络的多头上下文注意力步态相位分类方法,其特征是,包括以下步骤:S1、构建基于TCN网络和多头上下文注意力模块的模型,将传感器采集的数据输入该模型的TCN网络中进行特征提取,得到加速度计和陀螺仪数据的特征;S2、构建多头上下文注意力模块,模块包括一个线性层和四个并行设置的上下文注意力模块,模块由并行设置的时间注意力单元和通道注意力单元组成,将特征输入至模块,得到融合特征;S3、将融合特征输入到通道注意力模块提取步态相位之间的过渡特征,最终得到综合特征;S4、计算在原TCN网络基础上加入模块和通道注意力模块后的改进的TCN网络的总损失,对改进的TCN网络进行优化,总损失包括交叉熵损失和差异损失;S5、将综合特征输入至线性层分类器,得到最后的相位分类预测分数,得分最高的相位分类预测分数对应的类别即为预测的最终类别。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院,其通讯地址为:250353 山东省济南市长清区大学路3501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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