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龙图腾网获悉成都航空职业技术学院申请的专利一种基于深度学习的训练数据监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：CN120148124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510632084.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于深度学习的训练数据监测方法是由杨广垒;陈文正设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的训练数据监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的训练数据监测方法，涉及动作识别技术领域，包括以下步骤：S1、采集用户的训练图像；S2、根据训练图像对应的训练特征图，构建目标区间，并提取训练图像的训练动作闭合区域；S3、利用训练动作闭合区域的角点对训练动作闭合区域进行修正，得到平滑训练动作闭合区域；S4、将平滑训练动作闭合区域和标准训练动作进行相似度比较，在相似度低于设定阈值时，判定用户的训练动作不合格。该基于深度学习的训练数据监测方法与标准训练动作对比，提供客观量化指标，减少主观误差，在相似度低于阈值时立即判定不合格，支持即时提醒。

本发明授权一种基于深度学习的训练数据监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的训练数据监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集用户的训练图像； S2、根据训练图像对应的训练特征图，构建目标区间，并提取训练图像的训练动作闭合区域； S3、利用训练动作闭合区域的角点对训练动作闭合区域进行修正，得到平滑训练动作闭合区域； S4、将平滑训练动作闭合区域和标准训练动作进行相似度比较，在相似度低于设定阈值时，判定用户的训练动作不合格； 所述S2包括以下子步骤： S21、利用卷积核对用户的训练图像进行滑动遍历，得到训练特征图； S22、根据训练特征图，为训练图像构建目标区间； S23、基于目标区间，为训练图像构建目标函数； S24、提取训练图像的角点，并构建约束条件； S25、利用训练图像的目标函数和约束条件，生成目标制约模型； S26、将训练图像中像素值大于目标制约模型的像素点作为训练动作闭合区域； 所述S22中，将训练特征图中所有元素的均值作为目标权重，将目标权重与训练图像中最大像素值的乘积作为目标区间的右端点，将目标权重与训练图像中最小像素值的乘积作为目标区间的左端点； 所述S23中，目标函数的表达式为： ； ； 式中，表示目标区间中大于训练图像中第个像素点的像素值的元素数量，表示第个像素点与目标区间之间的偏差度，表示目标区间的右端点，表示目标区间的左端点，表示训练图像中第个像素点与训练图像中最大曲率点的像素点之间的欧式距离，表示训练图像中最大曲率点的像素点，表示训练图像中第个像素点的像素值； 所述S24中，约束条件的表达式为；式中，表示目标区间中大于训练图像中第个像素点的像素值的元素数量，表示第个像素点与目标区间之间的偏差度； 所述S25中，将约束条件与拉格朗日乘子相乘的结果与目标函数的偏导数相加，作为训练图像的目标制约模型。

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