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龙图腾网获悉先进计算与关键软件(信创)海河实验室申请的专利基于具身智能的机械工程实训评分系统、方法和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：CN120183050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510662367.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于具身智能的机械工程实训评分系统、方法和装置是由许志伟;王仁俊;董泽辉;李涛设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于具身智能的机械工程实训评分系统、方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于具身智能的机械工程实训评分系统、方法及装置。包括：图像数据采集及预处理模块、人体目标位置检测模块、人体关节识别和姿态估计模块、人体动作识别模块和报告生成模块：图像数据采集及预处理模块用于对原始图像和视频数据进行标准化处理，输出格式统一的动作序列数据；人体目标位置检测模块用于标记人体和组件的目标框；人体关节识别和姿态估计模块用于对人体进行躯干和手部的关键点识别；人体动作识别模块用于对动作进行分类；报告生成模块用于生成机械工程实训的评分表。本发明通过设计模块化堆叠结构，达到了支持灵活调整模型深度与多任务扩展，兼顾边缘设备部署与高性能计算需求的效果。

本发明授权基于具身智能的机械工程实训评分系统、方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于具身智能的机械工程实训评分系统，其特征在于，包括以下模块：图像数据采集及预处理模块、人体目标位置检测模块、人体关节识别和姿态估计模块、人体动作识别模块和报告生成模块； 所述图像数据采集及预处理模块用于对原始图像和视频数据进行标准化处理，输出格式统一的动作序列数据；所述图像数据采集及预处理模块包括：图像数据采集模块和图像预处理模块： 所述图像数据采集模块用于获取机械工程实训的图像和视频； 所述图像预处理模块用于将所述机械工程实训的图像和视频采用NTP协议同步，提取关键帧，得到动作序列数据； 所述人体目标位置检测模块用于根据所述动作序列数据标记人体和组件的目标框，得到人体框图；所述人体目标位置检测模块使用CGYOLO人体目标检测网络检测动作序列数据得到人体框图； 所述CGYOLO人体目标检测网络包括主干网络，颈部网络和检测头： 所述主干网络包括C3k2模块和C2PSA模块，输入特征被拆分为双分支，其中一分支经分组卷积与C2PSA注意力机制处理，另一分支保留原始特征，最终通过拼接实现跨阶段信息复用； 所述颈部网络采用CARAFE轻量级上采样算子替代传统双线性插值，同时使用WIoU损失函数替换原来的EIoU损失函数； 所述检测头集成了CSPRGB模块进行特征融合；通过跨阶段部分网络结构与RGB通道细粒度优化的结合，首先将输入特征分割为两路，主路径卷积提取局部特征，旁路保留全局信息，然后，再将二者融合互补，同时引入通道注意力、通道混洗或分组卷积强化RGB颜色交互，并支持颜色空间转换以解耦亮度和色度信息； 所述人体关节识别和姿态估计模块用于对人体框图进行躯干和手部的关键点识别，得到人体关键点图；所述人体关节识别和姿态估计模块的工作流程为： S31：将所述人体框图输入到SRTMPose模型中，根据动作姿态的时空变化特征，对视频动作进行分类得到分类视频数据； S32：将所述分类视频数据进行计算，根据SimAM注意力机制对分类视频数据生成注意力掩码，抑制注意力掩码区域得到人体关键点图；所述SRTMPose模型为在骨干网络中加入了多尺度特征融合Inception模块和无参数注意力优化SimAM模块； 所述人体动作识别模块用于对人体关键点图的动作进行分类，得到动作分类数据；所述人体动作识别模块工作流程为： S41：将所述人体关键点图输入到STAR-Transformer模型中，根据动作姿态的时空变化特征，对视频动作进行分类得到分类动作视频数据； S42：将所述分类动作视频数据输入到编码器中得到编码后数据，所述编码器包括全注意力FAttn模块和之字形注意力ZAttn模块； 其中，全注意力FAttn公式为： 其中，为注意力函数，为激活函数，为查询矩阵，为键矩阵，为值矩阵，为键矩阵转置，为键向量维度，为视频时空特征张量，为查询矩阵权重矩阵，表示矩阵拼接，为人体骨架序列特征张量，为键矩阵权重矩阵，值矩阵权重矩阵； 之字形注意力ZAttn计算公式如下： 其中，为稀疏掩码，为位置所在的时间步，为位置所在的时间步，为位置的二维空间坐标，为位置的二维空间坐标，为领域半径； S43：将所述编码后数据输入到解码器中，得到动作分类数据，所述解码器包括全注意力FAttn模块和二值注意力BAttn模块； BAttn模块，公式为： 其中，为二值化的值，为二值化函数，为设置阈值； 所述报告生成模块用于根据动作分类数据和动作序列数据生成机械工程实训的评分表，所述报告生成模块包括文本仿射器子模块、图像提示词交叉仿射器子模块和融合模块，所述报告生成模块的工作流程为： S51：将所述动作分类数据和动作序列数据输入至图像提示词交叉仿射器子模块生成图像融合数据，所述图像提示词交叉仿射器子模块包括自注意力模块、交叉注意力模块、前馈神经网络模块和残差连接模块； S52：将文本提示词输入至文本仿射器子模块得到文字融合数据，所述文本仿射器子模块包括自注意力模块、归一化模块、前馈神经网络模块和残差连接模块； S53：将所述动作分类数据、图像融合数据和文字融合数据输入至融合模块生成实验评分表。

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先进计算与关键软件(信创)海河实验室，其通讯地址为：300450 天津市滨海新区塘沽高新区科技展示中心三层；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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