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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于深度神经网络的波比跳计数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：CN117298535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202311252079.2，技术领域涉及：A63B24/00；该发明授权一种基于深度神经网络的波比跳计数系统是由林烨锦;刘昆宏;陈俐燕设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的波比跳计数系统在说明书摘要公布了：一种基于深度神经网络的波比跳计数系统，涉及体育运动领域。包括前端模块、后端模块和算法微服务模块；前端模块用于接收用户上传的运动过程视频，向用户提供运动项目选择、开始评估等功能选项；后端模块用于接收前端模块发送的视频数据和运动项目选择，根据运动项目选择调用相应的算法微服务模块处理；算法微服务模块包括姿态估计子模块、姿态分析子模块、姿态评估子模块、数据分析子模块和数据可视化子模块；基于姿态特征信息，对运动员的姿态进行分析和评估，判断动作是否规范、通过关键点坐标计算关节角度。数据进行分析和可视化展示，更好地了解运动员的运动状态和问题，做出针对性的训练、调整和治疗，具有直观、清晰、易懂等优点。

本发明授权一种基于深度神经网络的波比跳计数系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的波比跳计数系统，其特征在于其采用前后端分离的架构，包括前端模块、后端模块和算法微服务模块； 所述前端模块用于接收用户上传的运动过程视频，并向用户提供运动项目选择、开始评估功能选项； 所述后端模块用于接收前端模块发送的视频数据和运动项目选择，并根据运动项目选择调用相应的算法微服务模块进行处理； 所述算法微服务模块包括姿态估计子模块、姿态分析子模块、姿态评估子模块、数据分析子模块和数据可视化子模块； 所述姿态估计子模块用于对视频中的运动员姿态进行估计，提取出关键点的坐标信息以及关键点之间的连接关系； 所述姿态分析子模块用于对姿态估计子模块得到的数据进行分析，判断运动员的动作是否规范，计算运动员的关节角度指标； 所述姿态评估子模块用于对姿态分析子模块得到的数据进行评估，给出运动员的运动水平和技能等级； 所述数据分析子模块用于对姿态评估子模块得到的数据进行分析，生成运动员的运动报告和建议； 数据可视化子模块用于对数据分析子模块得到的数据进行可视化展示，生成运动员的运动图表和视频； 在计算波比跳的次数时，对视频序列进行关键帧的捕捉，所述关键帧分为五个部分，在第一次进行下蹲的时候，捕捉到第一个关键帧；在往下进行平板支撑动作时，捕捉到第二个关键帧，并通过测量小臂与大臂的夹角，判断动作的标准性；在进行俯卧撑动作时，捕捉到第三个关键帧，测量小臂与大臂的夹角，并且测量躯干与腿部是否处于水平状态，判断动作是否标准；在起身跳跃恢复到深蹲状态时，捕捉到第四个关键帧；在最后起跳的动作，捕捉到第五个关键帧，通过脚部关键点坐标的变化，判断起跳动作是否达到规范；通过这五个关键点的捕捉，判断该一次完成动作是否达到规范的标准，并进行计数以及各种数据的记录； 第一个关键帧的捕捉条件是：knn的分类为深蹲，且膝盖关键点25和27的y坐标小于髋关键点23和24的y坐标，且大于脚踝关键点31和32个的y坐标，即y31y25y23且y32y27y24； 第二个关键帧的捕捉条件是：knn的分类为平板支撑，且髋关键点23和24的y坐标大于肩膀关键点11和12的y坐标，即y11y23且y12y24； 小臂与大臂的夹角用向量点积公式计算，即： 其中，O和P分别是左右肘部关键点13和14，Q和R分别是左右手腕关键点15和16；动作标准性的判断条件为：小臂与大臂的夹角为180°； 第三个关键帧的捕捉条件是：knn分类为俯卧撑，且小臂与大臂的夹角同第二个关键帧的捕捉，动作标准性的判断条件夹角为90°；躯干与腿部是否水平用躯干与腿部的夹角来判定，判断条件为夹角为180°； 第四个关键帧的捕捉条件是：knn分类为深蹲，且膝盖关键点25和27的y坐标小于髋关键点23和24的y坐标，且大于脚踝关键点31和32的y坐标，即y31y25y23且y32y27y24； 第五个关键帧的捕捉条件是：knn分类为跳跃，且起跳动作规范；起跳动作是否达到规范用脚踝关键点和地面之间的距离来判断，动作标准性的判断条件是：距离超过一个脚踝的纵坐标偏移量；脚踝的纵坐标偏移量通过关键点28与关键点30的纵坐标来计算，即y28-y30； 一次完整的波比跳动作需要依次经过以上五个关键帧，每经过一次就计数加一。

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