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龙图腾网获悉武汉体育学院申请的专利一种基于深度学习的篮球运动员姿态检测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：CN120340121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510374182.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于深度学习的篮球运动员姿态检测方法及系统是由周峰利设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的篮球运动员姿态检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的篮球运动员姿态检测方法及系统，涉及运动科学技术领域，用于解决篮球运动中运动员姿态检测的准确性问题；该方法从多个视角采集篮球运动视频，并对视频进行预处理，计算视频质量得分，将视频分类。对于A类视频和B类视频采用不同的关键点优化检测方式，进一步，融合肌电与脑电信号，计算运动员生理状态得分，动态调整姿态关键点置信度，提升检测准确性。最后，通过动态时间规整计算视频中姿态关键点序列的匹配度。本发明能够在复杂环境下高精度检测篮球运动员的姿态，具有较强的鲁棒性，适用于运动训练与战术分析。

本发明授权一种基于深度学习的篮球运动员姿态检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的篮球运动员姿态检测方法，其特征在于；包括： 步骤1：获取篮球运动视频并分类标注姿态关键点; 步骤2：利用深度学习模型优化检测篮球运动员姿态关键点; 步骤3：时空建模识别运动动作; 在步骤1中，计算篮球运动视频中的球员遮挡率Zv和视频动态模糊程度Sd；加权求和篮球运动视频的球员遮挡率和视频动态模糊程度确定篮球运动视频的质量得分Q；设定质量阈值Yz，当篮球运动视频的质量得分大于或者等于质量阈值Yz时，表明该篮球运动视频属于A类高质量篮球运动视频；当篮球运动视频的质量得分小于质量阈值Yz时，表明该篮球运动视频属于B类低质量篮球运动视频；对A类和B类篮球运动视频进行姿态关键点的标注； 在步骤2中，采集篮球运动员肌肉电信号和神经电信号；计算篮球运动员的综合肌肉活动指数Ma和运动皮层激活指数Ca；加权求和篮球运动员综合肌肉活动指数Ma和运动皮层激活指数Ca确定篮球运动员的生理状态得分Sf; 在步骤2中，将生理状态得分Sf作为权重调整A，B类篮球运动视频中篮球运动员的姿态关键点的置信度值Ci，设定置信度阈值Yc，当Sf大于或者等于置信度阈值Yc时，提高A，B类篮球运动视频中篮球运动员的姿态关键点的可信度；当Sf小于置信度阈值Yc时，降低A，B类篮球运动视频中篮球运动员的姿态关键点的影响；融合A，B类篮球运动视频中篮球运动员的姿态关键点序列数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉体育学院，其通讯地址为：430200 湖北省武汉市珞喻路461号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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