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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利一种婴幼儿爬行的关节角度预测方法、系统、设备及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：CN120600226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511099770.0，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权一种婴幼儿爬行的关节角度预测方法、系统、设备及介质是由熊启亮;刘波;莫杰义设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种婴幼儿爬行的关节角度预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种婴幼儿爬行的关节角度预测方法、系统、设备及介质，属于医疗人工智能领域，该方法包括：通过三维动作捕捉系统采集婴幼儿爬行关节坐标，转换为真实关节角度，利用时空双判别器生成模拟数据，混合形成扩展数据集；通过主成分分析提取姿势协同矩阵和时间募集矩阵将真实与模拟数据投影为低维协同系数，构建混合协同特征；采用双编码器分别捕捉关节角度的局部动态特征与协同系数的全局运动模式，通过交叉注意力机制融合多模态特征，最终实现未来关节角度的精准预测，创新性结合数据增强与生物力学协同建模，显著缓解婴幼儿数据稀缺问题，提升预测精度，进而降低训练风险，适用于婴幼儿康复训练、智能康复工程与临床运动功能重建。

本发明授权一种婴幼儿爬行的关节角度预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种婴幼儿爬行的关节角度预测方法，其特征在于，包括： 获取婴幼儿爬行时四肢关节的三维坐标数据，将三维坐标数据转换为真实关节角度数据V_real；利用随机采样的噪声向量生成三维增强模拟爬行坐标数据，将三维增强模拟爬行坐标数据转换为模拟关节角度数据V_gen；将V_real与V_gen混合，得到关节角度扩展数据集V_mixed； 分解V_real，得到时间募集矩阵H和姿势协同矩阵W；利用W将V_real投影，得到真实低维协同系数序列C_real；利用W将V_gen投影，得到模拟低维协同系数序列C_gen，通过H对C_gen进行增强，生成时序增强模拟协同系数序列C_gen_enhanced；将C_real与C_gen_enhanced混合，形成扩展协同系数序列C_mixed； 构建关节协同与交叉注意力网络模型JoCrCAPNet，将V_mixed和C_mixed输入JoCrCAPNet模型进行训练，得到一个预测婴幼儿在爬行时的未来时间步的关节角度数据的模型；利用所述JoCrCAPNet模型对婴幼儿爬行数据进行预测，即可获取婴幼儿爬行的未来时间步的关节角度数据； 所述获取婴幼儿爬行时四肢关节的三维坐标数据，将三维坐标数据转换为真实关节角度数据V_real，具体包括： 消除三维坐标数据的噪声，并对三维坐标数据中缺失的数据进行插值填补，得到完整的爬行数据； 基于解剖学标定关节中心，以标准爬行姿态为参考，在完整的爬行数据的各关节中心建立局部坐标系； 将局部坐标系按婴幼儿肢体长度比例进行归一化，得到归一化关节坐标系，并构建归一化关节坐标系的相对旋转矩阵； 通过相邻的归一化关节坐标系的相对旋转矩阵来计算真实关节角度数据V_real； 通过时空双判别器GAN网络对所述随机采样的噪声向量进行处理，生成三维增强模拟爬行坐标数据；所述时空双判别器GAN网络由生成器、空间判别器和时间判别器依次连接构成；包括： 生成器基于随机采样的噪声向量生成三维模拟爬行坐标数据； 将真实三维坐标数据和三维模拟爬行坐标数据分别依次输入空间判别器和时间判别器，空间判别器提取所述真实三维坐标数据和三维模拟爬行坐标数据的空间特征，时间判别器提取所述真实三维坐标数据和三维模拟爬行坐标数据的时间特征； 利用真实三维坐标数据和三维模拟爬行坐标数据的空间特征和时间特征交替优化空间判别器和时间判别器的参数；利用空间判别器和时间判别器反向调整生成器参数，最终使时空双判别器GAN生成符合生物力学规律的三维增强模拟爬行坐标数据。

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