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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于人体分割体段体积与动态密度的体重计算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：CN115690841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211324089.8，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于人体分割体段体积与动态密度的体重计算方法是由弭佳辰;王洪凯设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人体分割体段体积与动态密度的体重计算方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人体分割体段体积与动态密度的体重计算方法，涉及体重计算技术领域。该方法首先获取多组人体数据，并建立人体参数化三维网格模型，通过机器学习方法形成特征学习模型，采用初算体重与体段体积学习模型明确被测者的整体密度范围，对应体段动态密度算法获得各体段密度与体段质量，最终将体段质量求和获得较为准确的体重。同时，针对体段体积和整体密度计算时受初算体重引起的累计误差影响，采用GBDT梯度提升树算法对各体段体积和整体密度进行修正，进而实现对计算的人体体重的修正；该方法能够获得更加准确的体重，可为人数字化人体建模领域的质量计算及高精度建模提供了技术支持。

本发明授权基于人体分割体段体积与动态密度的体重计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人体分割体段体积与动态密度的体重计算方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、获取人体数据集，并划分为训练集和测试集； 获取多组人体数据，其中，每组人体数据包括身高、体重、头围、肩宽、胸围、腰围、臀围、大腿围、上臂围、前臂围、小腿围、手长、足长、大臂长、小臂长、体段体积、整体体积共17个特征参数； 步骤2、建立人体初算体重算法模型，初算人体体重； 利用BP神经网络模型对训练集数据进行训练，并在测试集上对BP神经网络模型进行验证，得到人体初算体重算法模型，初算人体体重； 步骤3、基于获取的数据集人体参数，建立数字化人体三维网格模型，并采用体段切割和体段体积测量方法算出各体段体积作为模型标签，通过梯度提升决策树GBDT算法拟合出体段体积和输入特征值之间的关系，拟合出体段体积算法模型，计算人体各体段体积和整体体积； 步骤4、根据各个体段体积值和初算人体体重算出整体密度，利用BP神经网络进行训练，建立体段密度算法模型，获得不同整体密度下各个体段密度变化； 步骤5、针对待计算人体，基于步骤2-4的初算体重算法模型、体段体积算法模型和体段密度算法模型，进行人体体重计算。

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