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龙图腾网获悉广州中医药大学(广州中医药研究院)申请的专利基于动态规划与深度学习的八段锦动作评价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：CN119625611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411709763.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于动态规划与深度学习的八段锦动作评价方法及系统是由张厚岩;纪奕扬;陈翀;胡彪销;罗雅文;沈慧;梅芳;陈平平;刘秀峰;谭定英;彭少卓设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态规划与深度学习的八段锦动作评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于动态规划与深度学习的八段锦动作评价方法及系统，包括采集八段锦动作视频数据；通过基于MediaPipe和DTW的八段锦动作识别模型得到匹配路径、DTW距离和单帧评分，对八段锦动作识别模型输出的枢纽动作的特征序列进行均匀抽帧处理后输入到基于LSTM的八段锦动作评价模型中得到用户枢纽动作的分类标签，根据分类标签反映用户在关键动作上的错误。通过Mediapipe框架提取骨骼点，本发明根据DTW距离得出总分，并根据节奏评分评价用户整体招式与标准动作的相似性，根据单帧评分能够细致地反映动作的节奏稳定性；采用均匀抽帧的方法解决了视频序列的长度不稳定的问题，确保模型有效地学习和识别动作特征。

本发明授权基于动态规划与深度学习的八段锦动作评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于动态规划与深度学习的八段锦动作评价方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集八段锦动作视频数据，并对其进行标注后划分为训练集和验证集； S2、构建并训练基于MediaPipe和动态时间规整算法DTW的八段锦动作识别模型，通过训练好的八段锦动作识别模型得到匹配路径、DTW距离和单帧评分，并根据匹配路径得到枢纽动作的特征序列；具体如下： 通过动态时间规整算法DTW计算用户动作的时间序列与标准动作视频的时间序列之间的匹配路径、DTW距离和单帧评分，所述的匹配路径用于用户动作的识别，并返回枢纽动作的特征序列，所述的DTW距离通过评分函数输出为招式总体相似度评分，并通过单帧评分得到用户动作节奏的评分结果； 对用户招式动作的每一个帧同与之匹配的标准帧进行余弦距离计算，根据余弦距离最大值为2的性质设置评分函数得到用户动作每一个帧的单帧评分，即： ； 式中，表示标准动作的角度指标A与用户动作的角度指标B之间的余弦相似度； 利用评分函数将DTW距离转换为招式的总体相似度评分，总体相似度评分计算公式如下： ； 其中，表示当前用户动作时间序列与标准动作时间序列之间的DTW距离；表示相似度最低时的余弦距离；为根据优秀测试动作的DTW距离近似的，当时，动作为非常优秀； 通过单帧评分计算用户动作的节奏评分结果，表示为： ； 式中，表示用户单帧评分大于60分的频数；用户的枢纽动作总帧数； S3、构建并训练基于长短期记忆网络LSTM的八段锦动作评价模型，对八段锦动作识别模型输出的枢纽动作的特征序列进行均匀抽帧处理，然后输入到训练好的八段锦动作评价模型中得到用户枢纽动作的分类标签，并根据分类标签反映用户在关键动作上的错误； S4、将训练后的八段锦动作识别模型和八段锦动作评价模型部署至云端服务器，以对用户的八段锦动作进行识别和评价。

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