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龙图腾网获悉深圳前海向纺未来科技有限公司申请的专利人体姿态的确定方法及其确定装置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：CN115471912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211131094.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权人体姿态的确定方法及其确定装置是由陈梓嘉;张岳旭设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本人体姿态的确定方法及其确定装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种人体姿态的确定方法及其确定装置，该方法包括：首先，获取第一传感器组数据、第二传感器组数据以及第三传感器组数据，第一传感器组数据用于表征EMG对应的多个传感器的数据，第二传感器组数据用于表征EIT对应的多个传感器的数据，第三传感器组数据用于表征FMG对应的多个传感器的数据；然后，分别对第一传感器组数据、第二传感器组数据以及第三传感器组数据进行数据增强处理，得到第一目标传感器组数据、第二目标传感器组数据以及第三目标传感器组数据；最后，将第一目标传感器组数据、第二目标传感器组数据以及第三目标传感器组数据输入神经网络模型，得到目标对象的目标姿态数据。保证了目标姿态数据的准确性较高。

本发明授权人体姿态的确定方法及其确定装置在权利要求书中公布了：1.一种人体姿态的确定方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一传感器组数据、第二传感器组数据以及第三传感器组数据，所述第一传感器组数据用于表征EMG肌电图对应的多个传感器的数据，所述第二传感器组数据用于表征EIT电阻抗成像对应的多个传感器的数据，所述第三传感器组数据用于表征FMG肌力图对应的多个传感器的数据； 分别对所述第一传感器组数据、所述第二传感器组数据以及所述第三传感器组数据进行第一预定处理，得到第一目标传感器组数据、第二目标传感器组数据以及第三目标传感器组数据，其中，所述第一预定处理包括数据增强处理； 将所述第一目标传感器组数据、所述第二目标传感器组数据以及所述第三目标传感器组数据输入神经网络模型，得到目标对象的目标姿态数据，所述神经网络模型是使用多组预定数据通过机器学习训练出的，多组所述预定数据中的每组数据包括第一历史传感器组数据、第二历史传感器组数据、第三历史传感器组数据以及历史实际姿态数据，其中，所述第一历史传感器组数据用于表征EMG肌电图对应的多个传感器的历史数据，所述第二历史传感器组数据用于表征EIT电阻抗成像对应的多个传感器的历史数据，所述第三历史传感器组数据用于表征FMG肌力图对应的多个传感器的历史数据， 将所述第一目标传感器组数据、所述第二目标传感器组数据以及所述第三目标传感器组数据输入神经网络模型，得到目标对象的目标姿态数据，包括：获取所述神经网络模型，所述神经网络模型包括第一神经网络模型、第二神经网络模型、第三神经网络模型以及第四神经网络模型，其中，所述第一神经网络模型是至少根据多组所述第一历史传感器组数据通过机器学习训练出的，所述第二神经网络模型是至少根据多组所述第二历史传感器组数据通过机器学习训练出的，所述第三神经网络模型是至少根据多组所述第三历史传感器组数据通过机器学习训练出的，所述第四神经网络模型是至少根据所述历史实际姿态数据通过机器学习训练出的；将所述第一目标传感器组数据、所述第二目标传感器组数据以及所述第三目标传感器组数据一一对应的输入所述第一神经网络模型、所述第二神经网络模型以及所述第三神经网络模型，得到对应的第一姿态数据、第二姿态数据以及第三姿态数据；对所述第一姿态数据、所述第二姿态数据以及所述第三姿态数据进行第二预定处理，得到对应的第一图像、第二图像以及第三图像，所述第二预定处理包括池化处理；至少根据所述第一图像、所述第二图像以及所述第三图像，确定所述目标姿态数据， 至少根据所述第一图像、所述第二图像以及所述第三图像，确定所述目标姿态数据，包括：对所述第一图像、所述第二图像以及所述第三图像进行第三预定处理，得到第四图像，所述第三预定处理包括Concat处理；将所述第四图像输入所述第四神经网络模型，得到所述目标姿态数据，所述第一神经网络模型、所述第二神经网络模型以及所述第三神经网络模型分别包括M层的卷积层，所述第四神经网络模型包括N层的所述卷积层，其中，0＜M＜N，且M以及N为整数。

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深圳前海向纺未来科技有限公司，其通讯地址为：515300 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)；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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