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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于Transformer的康复训练的动作识别与评估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：CN120954106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511486432.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于Transformer的康复训练的动作识别与评估方法及系统是由杨鼎成;曾楷钧;罗淦;郑志军;吴法辉;徐瑜;梁贻鹏设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer的康复训练的动作识别与评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于Transformer的康复训练的动作识别与评估方法及系统，方法包括：获取包含患者的初始图像，对初始图像进行人体检测，得到目标区域图像和目标区域特征信息；通过基于个体化校准token的神经网络，对目标区域图像和目标区域特征信息进行姿态回归处理，确定关键点和置信度；基于关键点，确定包含患者的连续帧各自的关键点；对连续帧各自的关键点进行滤波处理和时序预测，得到关键点轨迹和关键点的不确定度；基于关键点轨迹，计算多种关节参数；将多种关节参数与预设关节参数进行对比，确定误差类型；根据误差类型，生成针对患者的纠正指令，以使患者根据纠正指令进行康复训练。上述方案可以提高康复训练的动作识别与评估的准确性。

本发明授权基于Transformer的康复训练的动作识别与评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的康复训练的动作识别与评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取包含患者的初始图像，对所述初始图像进行人体检测，得到目标区域图像和目标区域特征信息； 通过预先确定的基于个体化校准token的神经网络，对所述目标区域图像和所述目标区域特征信息进行姿态回归处理，确定关键点和置信度； 基于所述关键点，确定包含所述患者的连续帧各自的关键点；并对所述连续帧各自的关键点进行滤波处理和时序预测，得到关键点轨迹和所述关键点的不确定度； 基于所述关键点轨迹，计算多种关节参数；并将所述多种关节参数与预设关节参数进行对比，确定误差类型；其中，所述多种关节参数包括：关节活动度、角速度、阶段事件和对称性； 根据所述误差类型，生成针对所述患者的纠正指令，以使所述患者根据所述纠正指令进行康复训练； 其中，所述通过预先确定的基于个体化校准token的神经网络，对所述目标区域图像和所述目标区域特征信息进行姿态回归处理，确定关键点和置信度，包括： 对所述目标区域图像进行区域特征提取，得到目标区域特征； 基于所述目标区域特征信息中的尺度信息，对所述目标区域特征进行位置编码和通道归一化处理，得到归一化特征； 通过所述基于个体化校准token的神经网络中的多种约束条件，对所述归一化特征进行姿态回归处理，确定所述关键点和所述置信度。

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南昌大学，其通讯地址为：330031 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号；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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