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龙图腾网获悉天津圣智体育科技有限公司申请的专利一种基于视频深度学习算法的健身动作数据采集分析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：CN121305692B 。

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：202511871272.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于视频深度学习算法的健身动作数据采集分析方法是由张岩;刘锋;刘彬;李海鹏;于世展设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频深度学习算法的健身动作数据采集分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及视频图像数据分析技术领域，具体涉及一种基于视频深度学习算法的健身动作数据采集分析方法。采集待测者连续运动图像帧，获取人体骨架关节点、关节边及特征点运动轨迹序列；针对存在关节点缺失的图像帧，利用缺失关节点所属关节边上的特征点作为参考点，结合其位置变化差异特征计算有效因子、位置拟合平滑度确定平滑因子，融合参考点的有效因子、平滑因子及空间分布规律，使缺失关节点预测位置符合人体关节边线性约束；同时，在首帧图像中关联关节点与特征点，确定匹配运动轨迹序列，通过在预测位置的基础上，分析缺失关节点与其他关节点的匹配运动轨迹序列的变化一致性，确保最终位置的可信度，提升运动数据采集的精准性。

本发明授权一种基于视频深度学习算法的健身动作数据采集分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频深度学习算法的健身动作数据采集分析方法，其特征在于，所述方法包括： 在待测者的连续运动图像帧中，获取每张运动图像帧中的人体骨架检测结果以及各个特征点的运动轨迹序列，其中，所述人体骨架检测结果包括关节边以及关节点； 在存在关节点缺失情况的运动图像帧中，将缺失关节点所属关节边上的所有特征点作为参考点；对于每个缺失关节点，分析参考点在运动轨迹序列中的位置变化差异特征，确定每个参考点的有效因子；分析参考点之间的位置拟合平滑程度，确定每个参考点在所属关节边上的平滑因子；基于每个缺失关节点对应的参考点的有效因子、平滑因子以及参考点的位置分布，获取每个缺失关节点的预测位置； 在第一张运动图像帧中，基于关节点和特征点的位置关系，确定每个关节点的匹配运动轨迹序列；在缺失关节点的预测位置的基础上，分析缺失关节点与其他关节点之间的匹配运动轨迹序列的变化一致程度，从而确定缺失关节点的最终位置； 所述有效因子的获取方法包括： 将存在关节点缺失情况的运动图像帧作为目标帧； 在每张目标帧中，分析缺失关节点的每个参考点的运动轨迹序列中的位置变化情况，获取参考点在每张运动图像帧下的运动向量，从而确定每个参考点的两种特征，所述两种特征分别为模长和角度值； 对于每个参考点的任意一种特征，将每个参考点在该种特征下的所有数值的标准差，作为每个参考点的第一无效参数，将每个参考点在目标帧中该种特征下的数值，与在运动轨迹序列中该种特征下的数值均值的差值绝对值，作为每个参考点的第二无效参数，将每个参考点的第一无效参数和第二无效参数的乘积进行负相关映射并归一化后的值，作为每个参考点在该种特征下对应的有效因子； 所述平滑因子的获取方法包括： 对于参考点的任意一种特征，将每个缺失关节点的所有参考点在该种特征下的数值按照在关节边上的排列顺序进行曲线拟合，得到第一拟合曲线； 计算所述第一拟合曲线与所有参考点在该种特征下的数值之间的均方误差并进行负相关映射并归一化处理，作为每个缺失关节点对应的每个参考点的平滑因子。

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