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龙图腾网获悉云南大学申请的专利基于人体关键点度量的多人深蹲实时计数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：CN119625835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411797510.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于人体关键点度量的多人深蹲实时计数方法是由谷金晶;韩子月;尹俊凯;马婉晴;吉选设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人体关键点度量的多人深蹲实时计数方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于人体关键点度量的多人深蹲实时计数方法，可以提升检测精度和鲁棒性，支持多人同时检测，同时适应多场景。该方法包括：基于CSTrack算法的多目标实时检测与跟踪技术，可以同时识别和跟踪多位被测人员，记录和分析每个人的运动轨迹和位置；基于BlazePose算法对多名被测人员进行姿态估计，实时检测和跟踪每位被测人员的人体姿态数据，度量关节点之间的距离和角度变化判断动作的开始和结束；结合KNN的相似性判别和CNN的深度特征学习来实时分析和优化人体的姿态，判断被测人员是否在进行深蹲动作且确定深蹲类别，接着进行深蹲计数和动作标准性评分。

本发明授权基于人体关键点度量的多人深蹲实时计数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人体关键点度量的多人深蹲实时计数方法，其特征在于，包括： S1、基于MTCNN算法的被测者检测： 获取视频后，采用MTCNN算法对被测者进行人脸识别，确定被测者的身份信息是否发生改变，若发生改变，则将被测者的深蹲计数清零，结束该被测者的深蹲计数并将数据存入后台；若没有改变，则继续深蹲实时计数； S2、基于CSTrack算法的被测者实时跟踪： 在完成人脸识别验证确认被测者的身份信息没有发生改变之后，采用CSTrack算法识别和跟踪被测者的运动轨迹和位置，并为被测者分配唯一的身份标签即ID； S3、基于BlazePose算法的人体姿态估计： 基于BlazePose算法采用自顶向下先检测环境中每一个人体检测框，然后独立地去检测每一个人体的姿态，通过每帧中33个关节点的三维坐标描述人体姿态，得到人体姿态数据； S4、基于人体关键点度量的深蹲起止时刻判断： 从人体姿态数据中计算被测者的膝盖的弯曲角度，当膝盖的弯曲角度处于35°至65°之间时确定动作开始并开始深蹲动作检测，当膝盖的弯曲角度处于95°至105°之间时，确定动作终止并结束本次深蹲动作检测； S5、基于KNN算法模型的深蹲类别判别： 采用KNN算法通过计算左右髋部23、24和左右膝盖25、26以及左右髋部23、24和左右脚踝27、28的最大距离筛选及平均距离筛选识别被测者的当前姿态所属的深蹲类别； S6、通过CNN算法模型进行深蹲动作标准性计数及评分： 通过CNN算法模型，比较当前平均距离值与参考平均距离以评估深蹲动作与标准深蹲动作的相似性，得到动作标准性评分。

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