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龙图腾网获悉北京奥邦菲特科技有限公司申请的专利一种基于标记分布学习的体能赛事动作质量评估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：CN116510272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310502755.0，技术领域涉及：A63B71/06；该发明授权一种基于标记分布学习的体能赛事动作质量评估方法是由孙立平;孙洪涛设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于标记分布学习的体能赛事动作质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及体能动作质量评估技术领域，具体地说，涉及一种基于标记分布学习的体能赛事动作质量评估方法。其至少包括获取原始数据库内体能赛事视频及评估图像；对比赛视频进行剪取，获得肢体动作多个主关键帧图像；使多个主关键帧图像与原始数据库内部的评估图像进行比对评估，获得主关键帧图像动作标准度评估信息；获取原始数据库内的其他比赛视频，并生成副关键帧图像动作标准度评估信息；比对主关键帧图像动作标准度评估信息与副关键帧图像动作标准度评估信息；预测人员体能动作标准度。通过对后续该人员在进行与主关键帧图像存在相同动作的体能赛事时体能动作的标准度进行辅助性的预测评估，使本系统能够对当前的体能赛事预了解。

本发明授权一种基于标记分布学习的体能赛事动作质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于标记分布学习的体能赛事动作质量评估方法，其特征在于：至少包括： S1、获取原始数据库内的体能赛事视频及评估基准图像；所述体能赛事视频在初始获取时，在原始数据库内获取多个视角的体能赛事视频； S2、确定评价基准；在评估基准图像内标记一个躯干基准点OX0,Y0,Z0和多个肢体基准点BjXj,Yj,Zj，建立肢体基准向量 S3、创建基准数据库，并将所述肢体基准向量存入基准数据库； S4、建立动作质量向量；包括： S41、对体能赛事视频进行剪取，获得多个主关键帧图像，在每一个主关键帧内标记一个躯干对比点和与肢体基准点数量及肢体位置相同的肢体对比点；所述体能赛事视频进行剪取时，根据评估基准图像设定剪取区间； S42、得到躯干对比点坐标oxi0k,yi0k,zi0k和肢体对比点坐标集合{bjxijk,yijk,zijk}，其中，i为主关键帧下标，j为对比点下标，k为摄像设备下标；{xijk,yijk,zijk}表示第i个主关键帧中的第j个肢体关键点在第k个摄像设备中得到的x、y、z方向的坐标； S43、将躯干对比点坐标xi0k,yi0k,zi0k和肢体对比点坐标集合{bjxijk,yijk,zijk}均值化，得到躯干对比点坐标和肢体对比点坐标均值集合满足： 其中，n为摄像设备总数； S44、建立肢体对比向量；所述肢体对比向量 S5、向量比对；对于任意一个肢体对比点bj，求取所述肢体基准向量与所述肢体对比向量的空间夹角αj，按照由大至小的顺序排列得到动作偏差序列{αj}； S6、评价；评价人员基于所述动作偏差序列{αj}对参赛人员进行评分，采用区间法进行评分，根据空间夹角αj的大小分为五级标准度，并给出具体分数G： 其中，G为具体分数。

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