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龙图腾网获悉北京市科学技术研究院申请的专利便携式姿态检测和步态分析方法及系统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：CN120108043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510586640.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权便携式姿态检测和步态分析方法及系统是由吕子阳;马英楠;高星设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本便携式姿态检测和步态分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及人体姿态检测和步态分析技术领域，公开了便携式姿态检测和步态分析方法及系统。方法包括：搭建硬件系统，所述硬件系统包括嵌入式视觉模块、数据处理模块和交互模块，通过嵌入式视觉模块采集人体运动视频流；对采集的视频流采用背景差分法和自适应光照补偿算法进行动态前景提取，输出光照补偿图像；根据输出的光照补偿图像，利用所述数据处理模块，在YoLoV8模型的基础上增加时序约束损失，定位人体关键点，构建三维骨骼运动模型；利用动态遮挡处理引擎和多目标解耦机制，基于层次化关联度量函数对构建的三维骨骼运动模型进行跟踪，本发明能够实时采集人体运动数据，实现多场景下的姿态精确评估和步态特征精确提取。

本发明授权便携式姿态检测和步态分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种便携式姿态检测和步态分析方法，其特征在于，包括： S1、搭建硬件系统，硬件系统包括嵌入式视觉模块、数据处理模块和交互模块，通过嵌入式视觉模块采集人体运动视频流； S2、对采集的视频流采用背景差分法和自适应光照补偿算法进行动态前景提取，输出光照补偿图像；包括对于采集的视频流，进行背景建模，前景检测，引入时空域自适应权重系数： 表示当前帧与背景模型的方差；为动态阈值；k为调节因子； 多模型背景建模： 为第i个背景模型在t时刻的权重；为第i个背景模型，背景模型为Bt； 采用混合高斯模型与颜色恒常性模型并行计算，通过KL散度动态调整权重 i； 光照补偿： 为第帧原始图像； GammaCorrection为二维伽马校正函数，使用光照分量和自适应目标均值进行调整； 光照补偿增强： 为反射分量；Γ为自适应伽马校正函数； 通过双域滤波分离光照分量； 深度学习辅助补偿： 构建轻量级U-Net网络，输入原始图像和HSV空间特征，输出光照补偿图像： 为U-Net预测的光照补偿图像；为真实光照补偿图像；和为损失函数权重系数；SSIM为结构相似性指标，衡量图像结构一致性； S3、根据输出的光照补偿图像，利用数据处理模块，在YoLoV8模型的基础上增加时序约束损失，定位人体关键点，构建三维骨骼运动模型； S4、利用动态遮挡处理引擎和多目标解耦机制，基于层次化关联度量函数对构建的三维骨骼运动模型进行跟踪，获取姿态数据，采用Graph-TCN混合网络分析跟踪的姿态数据，获取连续帧间关键点位移，计算步态数据； S5、根据获取的姿态数据和步态数据，通过交互模块实时显示姿态评估得分和矫正建议，生成包含步态参数趋势图和风险评估矩阵的分析报告。

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