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龙图腾网获悉泉州装备制造研究所申请的专利一种3D运动姿态捕获数据复原方法、系统、设备和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：CN120125634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510628110.0，技术领域涉及：G06T7/579；该发明授权一种3D运动姿态捕获数据复原方法、系统、设备和介质是由李俊;黄慧英;高银设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种3D运动姿态捕获数据复原方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明适用于计算机视觉技术领域，提供了一种3D运动姿态捕获数据复原方法、系统、设备和介质。所述3D运动姿态捕获数据复原方法包括如下步骤：获取3D人体运动数据M；根据人体不同部位之间的相关性，对所述3D人体运动数据进行多重细粒度划分，得到若干细粒度模块；利用低秩正则化项，在数据复原模型中正则化每个所述细粒度模块；在所述数据复原模型引入凸的和非凸的两种低秩渐进范数；计算求解所述数据复原模型，得到复原结果。本方法强化数据的低秩特性，降低恢复误差，得到更优越的恢复结果。

本发明授权一种3D运动姿态捕获数据复原方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种3D运动姿态捕获数据复原方法，其特征在于，所述3D运动姿态捕获数据复原方法包括如下步骤： 获取3D人体运动数据M； 根据人体不同部位之间的相关性，对所述3D人体运动数据进行多重细粒度划分，得到若干细粒度模块； 利用低秩正则化项，在数据复原模型中正则化每个所述细粒度模块； 在所述数据复原模型引入凸的和非凸的两种低秩渐进范数； 计算求解所述数据复原模型，得到复原结果; 所述数据复原模型的建构方法包括如下步骤： 将同一尺度的所述细粒度模块合并到一个模型中，引入低秩正则化项来正则化每个所述细粒度模块，得到所述数据复原模型： ； 其中，M表示所述3D人体运动数据；X表示对3D人体运动数据M重构后的数据；Ω为观察矩阵；表示做矩阵的哈达玛积运算；表示经第d级别细粒度划分后的第c个模块；是低秩正则化项；λ是正则化参数； 所述对所述3D人体运动数据进行多重细粒度划分，具体包括如下步骤： 根据人体不同部位的相关性设置细粒度参数； 采用如下公式进行多重细粒度划分： ； 其中，是细粒度划分算子；d表示划分后模块的个数，即细粒度参数；c表示在不同细粒度划分条件下的第c个模块； 对所述数据复原模型进行如下优化： ； ； 其中，为经过差分矩阵计算后的时间稳定性项；是一个三对角矩阵，矩阵XO的每一列都计算X中相邻帧之间的差；是Frobenious范数； 所述凸的和非凸的两种低秩渐进范数，具体如下： 秩函数的凸松弛，其核范数为： ； 秩函数的非凸松弛，Schattenp-范数为： ； 其中，表示为矩阵X的第i个奇异值，p表示对矩阵的奇异值进行p次幂的累积度量，p的取值范围为0-1。

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