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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于结构化网络的人体运动数据压缩和恢复方法以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：CN115858477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202211705767.5，技术领域涉及：G06F16/174；该发明授权基于结构化网络的人体运动数据压缩和恢复方法以及系统是由夏贵羽;叶文凯;薛鹏设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结构化网络的人体运动数据压缩和恢复方法以及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于结构化网络的人体运动数据压缩和恢复方法，包括以下步骤：将人体运动序列数据转换为关节坐标，进行标准化处理得到归一化球面人体三维坐标，然后转换为球面人体二维极坐标；根据球面人体二维极坐标为单个人体关节构建独立的全连接网络，得到结构化的深度网络模型；使用球面人体二维极坐标作为训练数据，并在训练后对深度网络模型的网络参数进行量化，将量化后的网络参数作为压缩后的数据；输入时间帧计算对应时刻中每一人体关节的球面极坐标相对坐标位置，重构出完整的人体运动序列数据。本发明还公开一种基于结构化网络的人体运动数据压缩和恢复系统。本发明提供的一种基于结构化网络的人体运动数据压缩和恢复方法以及系统，能够扩展到大型运动数据库，且泛化能力较强。

本发明授权基于结构化网络的人体运动数据压缩和恢复方法以及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于结构化网络的人体运动数据压缩和恢复方法，其特征在于：包括以下步骤： 将人体运动序列数据转换为关节坐标，对关节坐标进行标准化处理得到归一化球面人体三维坐标，然后将归一化球面人体三维坐标转换为球面人体二维极坐标； 根据球面人体二维极坐标为单个人体关节构建独立的全连接网络，再根据人体骨架的结构，将全连接网络中一个人体关节的倒数第二层网络中的神经元连接到与该人体关节相连的最后一层网络中的神经元，实现网络参数共享，得到结构化的深度网络模型； 使用球面人体二维极坐标作为训练数据，以最小化重构误差为目标对深度网络模型进行参数训练，并在训练后对深度网络模型的网络参数进行量化，将量化后的网络参数作为压缩后的数据； 根据量化后的网络参数，输入时间帧计算对应时刻中每一人体关节的球面极坐标相对坐标位置，再将球面二维极坐标转换为球面三维相对坐标，并根据人体骨骼长度转换为绝对坐标从而重构出完整的人体运动序列数据。

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