华中科技大学周迎获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种老年人运动能力自动评估方法、设备、介质及产品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：CN119380987B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202411499326.3，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种老年人运动能力自动评估方法、设备、介质及产品是由周迎;孟浦;朱涛设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种老年人运动能力自动评估方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种老年人运动能力自动评估方法、设备、介质及产品，涉及计算机视觉领域，该方法包括获取受试者的待测视频；所述待测视频包括：受试者双手置于脑后、蹲下以及坐下的视频；利用关键点检测算法对待测视频提取骨骼关键点数据；根据骨骼关键点数据，采用基于图卷积网络训练得到的特征提取网络模型，确定骨架特征；根据骨架特征，采用基于长短期记忆网络和全卷积网络训练得到的多模态分类模型，确定运动能力评估结果。本申请能够在家庭环境中实现简单实施的、兼具高精度和高效性的老年人运动能力自动化评估。
本发明授权一种老年人运动能力自动评估方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种老年人运动能力自动评估方法，其特征在于，所述老年人运动能力自动评估方法包括： 获取受试者的待测视频；所述待测视频包括：受试者双手置于脑后、蹲下以及坐下的视频； 利用关键点检测算法对待测视频提取骨骼关键点数据； 根据骨骼关键点数据，采用基于图卷积网络训练得到的特征提取网络模型，确定骨架特征； 根据骨架特征，采用基于长短期记忆网络和全卷积网络训练得到的多模态分类模型，确定运动能力评估结果；多模态分类模型分为多长短期记忆网络和多尺度全卷积网络；多模态分类模型的输入层接收图卷积网络提取的骨架特征；基于门的长短期记忆网络提取特征之间的时间依赖性，带有多尺度滤波器组的全卷积网络从时间序列曲线中感知不同范围的空间特征；在长短期记忆网络中加入注意力机制；在全卷积网络中，扩张卷积滤波器在不压缩信息或增加参数数量的情况下扩大了感受野的范围，有利于从高维和连续时间序列中学习长期特征；多模态分类模型的膨胀率小于或等于4。
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