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龙图腾网获悉上海体育大学申请的专利模型训练方法、动作质量评价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：CN120635991B 。

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：202510981043.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权模型训练方法、动作质量评价方法是由邢炬;刘宇设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、动作质量评价方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法、动作质量评价方法，模型训练方法包括：基于多个用户执行多个动作得到的人体骨骼动作序列，对变分自编码器进行预训练；将多个标准人体骨骼动作序列输入经过预训练的编码器，输出各个标准人体骨骼动作序列在隐空间中高斯分布的均值向量和对数方差；基于各个标准人体骨骼动作序列在隐空间中高斯分布的均值向量和对数方差，确定动作质量评价模型的参数；将目标用户执行目标动作得到的历史人体骨骼动作序列输入经过预训练的编码器；基于编码器输出的历史人体骨骼动作序列在隐空间中高斯分布的均值向量，以及目标用户与虚拟教练关于目标动作的交互数据，更新动作质量评价模型的参数。本申请能够提高评价结果准确性。

本发明授权模型训练方法、动作质量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 基于多个用户执行多个动作得到的人体骨骼动作序列，对变分自编码器进行预训练；其中，所述变分自编码器包括编码器和解码器； 将多个标准人体骨骼动作序列输入经过预训练的编码器，输出各个所述标准人体骨骼动作序列在隐空间中高斯分布的均值向量和对数方差； 基于各个所述标准人体骨骼动作序列在隐空间中高斯分布的均值向量和对数方差，确定动作质量评价模型的参数；其中，所述动作质量评价模型的参数包括：初始均值向量和初始协方差矩阵，所述初始均值向量由各个所述标准人体骨骼动作序列对应的均值向量确定，所述初始协方差矩阵由各个所述标准人体骨骼动作序列对应的对数方差确定； 将目标用户执行目标动作得到的历史人体骨骼动作序列输入经过预训练的编码器，输出所述历史人体骨骼动作序列在隐空间中高斯分布的均值向量； 基于所述目标用户与虚拟教练关于所述目标动作的交互数据，确定所述目标用户的反馈类型；其中，反馈类型反映了目标用户执行目标动作时的不同生理状态； 基于所述历史人体骨骼动作序列在隐空间中高斯分布的均值向量，以及所述目标用户的反馈类型，更新所述动作质量评价模型的参数； 基于所述历史人体骨骼动作序列在隐空间中高斯分布的均值向量，以及所述目标用户的反馈类型，更新所述动作质量评价模型的参数，包括： 响应于所述目标用户的反馈类型为可接受，基于第一公式计算更新后的所述初始均值向量； 确定更新后的初始协方差矩阵与更新前的初始协方差矩阵相同； 其中，第一公式： ，其中，用于表征更新后的所述初始均值向量，用于表征更新前的所述初始均值向量，用于表征第一学习率，用于表征所述历史人体骨骼动作序列在隐空间中高斯分布的均值向量。

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