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龙图腾网获悉南京鹰视星大数据科技有限公司申请的专利一种基于物联网的手臂弯曲度检测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：CN116503950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310517949.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于物联网的手臂弯曲度检测方法是由夏猛;喻翀;唐贵文;郑惠设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的手臂弯曲度检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物联网的手臂弯曲度检测方法，涉及了动作捕获技术领域，被检测者通过穿戴手臂检测设备进行数据的采集，并根据自身用户数据生成反馈信号建立佩戴模型；对手臂检测设备采集到的传感器数据进行多点分析处理，对实时显示画板记录的画板图像数据进行逐帧分析处理、图像切割处理并建立手臂模型；通过与云端数据库存储的手臂模型进行匹配操作，若匹配成功，则获取其对应的弯曲度，若匹配失败，则根据生成的手臂模型进行弯曲度计算操作。

本发明授权一种基于物联网的手臂弯曲度检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的手臂弯曲度检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：被检测者穿戴手臂检测设备进行数据的采集，被检测者输入自身用户数据结合反馈信号建立佩戴模型，所述手臂检测设备包括传感器系统和实时显示画板； 步骤S2：对手臂检测设备采集到的传感器数据进行多点分析处理，对实时显示画板记录的画板图像数据进行逐帧分析处理、图像切割处理和手臂模型建立； 步骤S3：通过联网获取各种其他被检测者上传在云端数据库中的用户数据和手臂模型，设置登录单元输入自身用户数据及其关联的手臂模型，对自身用户数据产生的手臂模型和云端数据库中的手臂模型进行匹配操作，若匹配成功，则将云端数据库中手臂模型对应的弯曲度获取，作为本次手臂检测的弯曲度；若匹配失败，则根据检测生成的手臂模型获取本次手臂检测的弯曲度，将本次检测生成的手臂模型和自身用户数据上传至云端数据库存储； 所述匹配操作的过程包括： 将自身用户数据和其关联的手臂模型作为待匹配信息，将云端数据库中已经存储的手臂模型和用户数据作为目标信息； 设置持久化资源池Y1和Y2分别存储待匹配信息和目标信息，资源池Y1中手臂模型和自身用户数据通过设置二维数组的方式进行存储； 所述二维数组的第一位存储手臂模型，第二位存储自身用户数据，依次进行第一位的手臂模型的读取； 将读取到的手臂模型按顺序传输至资源池Y2中，获取资源池Y2中的全部手臂模型并与接收到的手臂模型进行特征点匹配； 选取若干个参考点作为特征点，遍历并记录每一个已经存储在云端数据库的手臂模型与接收到的手臂模型重合特征点的个数，将个数最高的手臂模型作为确认目标； 所述确认目标关联有相应的弯曲度，将此弯曲度传输至实时显示画板上进行显示，作为本次手臂检测的弯曲度； 若遍历结束仍未匹配到手臂模型，则跳转至实时显示画板的弯曲度计算界面进行计算操作； 所述弯曲度计算操作的过程包括： 所述计算操作根据实时显示画板上的手臂模型进行，手臂模型包括竖向数据点和横向数据点，将所述竖向数据点作为基准点，所述横向数据点作为正交点； 通过基准点和正交点分别生成基准线和正交线，基准线仅有一条且始终保持水平，正交线并列有多条且与基准线相交，正交线与基准线的夹角为弯曲角； 不同的正交线与基准线相交对应有相应的弯曲角及数值，获取每个弯曲角的数值，对数值进行去除最高值和最低值的操作后求和； 对数值总和进行取平均值操作，生成的平均值即为本次检测的弯曲度； 获取弯曲度并上传至云端数据库中，合并云端数据库中的自身用户数据和手臂模型，形成弯曲度—用户数据—手臂模型的映射关系； 将此映射关系对应的相关信息持久存储于云端数据库中，作为新的弯曲度，供其他被检测者进行匹配操作。

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