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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于体育训练的动作捕捉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：CN121366449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511943781.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于体育训练的动作捕捉方法是由张涵韵;殷荣宾设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于体育训练的动作捕捉方法在说明书摘要公布了：本发明属于体育训练技术领域，本发明提供了一种基于体育训练的动作捕捉方法，包括：设置包括采集单元组与智能节点的集成化数据采集网络，对采集单元组进行运动员身份匹配绑定，在动捕时段内实时采集图像数据与运动员的传感基础数据组，评估采集单元组内采集单元的置信状态，若置信状态为可信，基于运动员的传感基础数据组解算高精度三维姿态，否则采用逆向运动学算法进行姿态补全，整合生成IMU解算信息，获取图像数据实时判断运动员的遮挡状态，标记遮挡时段，根据是否处于遮挡时段动态选择并执行相应的数据处理策略，结合图像数据与IMU解算信息生成运动员的最优姿态估计，整理得到完整姿态动作序列。

本发明授权一种基于体育训练的动作捕捉方法在权利要求书中公布了：1.一种基于体育训练的动作捕捉方法，其特征在于：包括： 设置包括采集单元组与智能节点的集成化数据采集网络，对采集单元组进行运动员身份匹配绑定，在动捕时段内实时采集图像数据与运动员的传感基础数据组； 评估采集单元组内采集单元的置信状态，若置信状态为可信，基于运动员的传感基础数据组解算高精度三维姿态，否则采用逆向运动学算法进行姿态补全，整合生成IMU解算信息； 获取图像数据实时判断运动员的遮挡状态，标记遮挡时段； 根据是否处于遮挡时段动态选择并执行相应的数据处理策略，结合图像数据与IMU解算信息生成运动员的最优姿态估计，整理得到完整姿态动作序列； 运动员身份匹配绑定的具体方式为： 为每位运动员构建包含表观特征向量的身份标识特征库； 集成化数据采集网络采集惯性数据、坐标数据与图像数据，坐标数据包括采集单元组内的采集单元在全局坐标系下的三维位置坐标，图像数据包括每个智能节点的高清摄像头采集的节点视野图像，基于采集单元组的坐标数据在对应节点视野图像上生成候选搜索区域，在候选搜索区域内运行目标检测算法定位运动员的像素级边界框，构建并采用特征提取模型提取表观特征向量与身份标识特征库进行匹配，计算余弦相似度作为匹配度量化指标，应用最优分配算法，以匹配度量化指标最高为原则实现运动员身份匹配绑定； 数据处理策略包括紧耦合融合策略，具体方式为： 基于图像数据内运动员对应的节点视野图像，通过双目视觉三角测量解算运动员的关键关节点的三维坐标作为视觉解算信息，采用卡尔曼滤波算法，以视觉解算信息精准校准IMU解算信息中因传感器漂移累积导致的长期误差，输出运动员在当前时刻的最优姿态估计； 数据处理策略还包括估算回溯校正策略，具体方式为： 在遮挡时段内估算运动员的初步姿态估计，在遮挡时段结束时，将遮挡时段内运动员的初步姿态估计根据时序整理为一个遮挡姿态估计序列，结合遮挡姿态估计序列与遮挡时段结束时的视觉解算信息构建优化问题，优化问题以最小化视觉重投影误差与姿态平滑度为联合目标函数，通过非线性最小二乘优化算法进行批量优化调整，得到运动员在遮挡时段内的最优姿态估计。

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