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龙图腾网获悉中国科学院宁波材料技术与工程研究所申请的专利一种人类运动信息识别系统和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：CN116597504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310365354.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种人类运动信息识别系统和方法是由尚杰;方建波;陶烨豪;王逸韬;马腾飞;李润伟设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人类运动信息识别系统和方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种人类运动信息识别系统和方法，首先通过方法获得运动信息识别神经网络，方法步骤主要包括：合成神经网络，选择n种常见人类运动，并将所述n种常见人类运动划分为运动y1、运动y2、...、运动yn，形成运动yi所对应的数字图像集合，对运动yi所对应的数字图像集合中元素进行数据预处理得到输入集，训练和测试神经网络，最终得到需要的神经网络。系统则是基于方法中内容及建立起来的：通过本发明可以比较准确的识别出运动形式。

本发明授权一种人类运动信息识别系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种人类运动信息识别神经网络获取方法，其特征是：包括如下步骤： 步骤一、按运行方向依次设置输入模块、用于对输入数据进行降噪处理的可学习降噪模块、用于获取特征图像的卷积模块、用于识别所述特征图像的全连接层模块和输出模块，据此合成神经网络； 步骤二、选择n种常见人类运动，并将所述n种常见人类运动划分为运动y1、运动y2、...、运动yn； 步骤三、通过由惯性传感器和弯曲传感器组合而成的传感器，获取目标运动员进行所述n种常见人类运动中，运动yi时的拉伸量、加速度和角加速度信息，并以每一次进行所述运动yi时的拉伸量、加速度和角加速度的数据所合成的向量为元素组成一个数字图像，进一步得到以所述数字图像为元素的所述运动yi所对应的数字图像集合，其中，1≤i≤n；依次照本步骤中上述方法得到所述运动y1所对应的数字图像集合、所述运动y2所对应的数字图像集合、...、所述运动yn所对应的数字图像集合； 步骤四、将所述运动yi所对应的数字图像集合中每一元素均进行数据预处理后形成所述运动yi所对应的输入集；依次照本步骤中上述方法得到所述运动y1所对应的输入集、所述运动y2所对应的输入集、...、所述运动yn所对应的输入集； 步骤五、以所述运动yi所对应的输入集中每一元素为输入数据，所述运动yi为理想输出的方式，对所述神经网络进行训练，所述训练通过后，得到测试神经网络； 步骤六、构建与所述测试神经网络相匹配的测试集，并通过所述测试集对所述测试神经网络进行测试，通过所述测试后，得到运动信息识别神经网络。

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