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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于区域显著性分析的人体运动跟踪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：CN115170604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202210422661.8，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于区域显著性分析的人体运动跟踪方法及系统是由郭诗辉;江潇;姚俊峰;陈志鹏;石祥仁设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区域显著性分析的人体运动跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了运动跟踪技术领域的一种基于区域显著性分析的人体运动跟踪方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S10、基于卷积神经网络创建一门控网络模型以及若干个专家模型，对各所述门控网络模型以及专家模型进行训练；步骤S20、获取人体姿态数据以及柔性传感器的监测数据；步骤S30、将所述人体姿态数据输入门控网络模型，获取各所述专家模型的权重系数；步骤S40、将所述监测数据分别输入各专家模型得到姿态预测结果，基于所述权重系数以及姿态预测结果得到当前帧的人体姿态，进而完成人体运动跟踪。本发明的优点在于：极大的提升了人体运动跟踪的精度。

本发明授权一种基于区域显著性分析的人体运动跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于区域显著性分析的人体运动跟踪方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S10、基于卷积神经网络创建一门控网络模型以及若干个专家模型，对各所述门控网络模型以及专家模型进行训练； 步骤S20、获取人体姿态数据以及柔性传感器的监测数据； 步骤S30、将所述人体姿态数据输入门控网络模型，获取各所述专家模型的权重系数； 步骤S40、将所述监测数据分别输入各专家模型得到姿态预测结果，基于所述权重系数以及姿态预测结果得到当前帧的人体姿态，进而完成人体运动跟踪； 所述步骤S10中，所述门控网络模型用于根据人体姿态数据输出各专家模型的权重系数，包含三层全连接层； 所述专家模型用于根据柔性传感器的监测数据输出姿态预测结果，包含一层BN层、四层LSTM层、一层全连接层，采用所述全连接层作为输入层，采用MSELoss函数作为损失函数，采用ReLU函数作为激活函数； 所述步骤S20具体为： 通过光学动作捕捉设备获取人体姿态数据，通过柔性传感器获取人体的监测数据； 所述人体姿态数据记录为，为的矩阵；所述监测数据记录为，是长度为的向量； 其中，表示时间步长；表示柔性传感器的数量；表示需要预测人体的关节数量； 所述步骤S30具体为： 将上一帧的所述人体姿态数据输入门控网络模型，获取各所述专家模型的权重系数；其中，表示专家模型的编号。

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