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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利一种基于低耗机器学习模型的运动状态评估方法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：CN115641631B 。

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：202211244564.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于低耗机器学习模型的运动状态评估方法及系统是由别荣芳;吴昊;袁竟容设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于低耗机器学习模型的运动状态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于低耗机器学习模型的运动状态评估方法及系统，涉及运动状态识别技术领域。该方法包括：利用目标检测技术检测待检测运动视频，得到待判别人脸图像和待判别运动视频。将待判别人脸图像输入至低耗人脸疲劳检测模型，若处于分隔平面边缘，计算第一相似度及第二相似度，以达到进行二次检测的效果，提升利用待判别人脸图像进行运动状态评估的精准度。若待判别人脸图像为非疲劳式人脸图像，则结合肢体动作对用户的运动状态进行更准确的评估。利用低耗肢体疲劳检测模型对待判别运动视频进行检测，降低了计算消耗。若处于分隔平面边缘，则计算第三相似度及第四相似度，以实现对待判别运动视频进行二次检测的目的。

本发明授权一种基于低耗机器学习模型的运动状态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于低耗机器学习模型的运动状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待检测运动视频； 利用目标检测技术对所述待检测运动视频进行检测，以得到目标用户的待判别人脸图像和待判别运动视频； 获取第一预设数量个非疲劳式人脸图像，并从所有非疲劳式人脸图像中挑选出标准式非疲劳人脸图像； 获取第一预设数量个疲劳式人脸图像，并从所有疲劳式人脸图像中挑选出标准式疲劳人脸图像； 将所述待判别人脸图像输入至低耗人脸疲劳检测模型进行检测，得到第一检测得分； 若所述第一检测得分高于第一预设分数，则认定所述待判别人脸图像为非疲劳式人脸图像，若所述第一检测得分低于第二预设分数，则认定所述待判别人脸图像为疲劳式人脸图像，若所述第一检测得分高于第二预设分数且低于第一预设分数，则进行下一步； 计算所述待判别人脸图像与所述标准式非疲劳人脸图像的第一相似度，及所述待判别人脸图像与所述标准式疲劳人脸图像的第二相似度； 若所述第一相似度高于所述第二相似度，则认定所述待判别人脸图像为非疲劳式人脸图像，若所述第一相似度低于所述第二相似度，则认定所述待判别人脸图像为疲劳式人脸图像； 若所述待判别人脸图像为疲劳式人脸图像，则判定该目标用户处于疲劳状态，若所述待判别人脸图像为非疲劳式人脸图像，则进行下一步； 获取第二预设数量个非疲劳式肢体动作视频作为正样本，获取第二预设数量个疲劳式肢体动作视频作为负样本，利用SVM模型对所述正样本和所述负样本进行训练学习，得到低耗肢体疲劳检测模型； 从所有正样本中挑选出标准式非疲劳肢体动作视频，并从所有负样本中挑选出标准式疲劳肢体动作视频； 利用所述低耗肢体疲劳检测模型对所述待判别运动视频进行检测，得到第二检测得分； 若所述第二检测得分高于第三预设分数，则认定所述待判别运动视频为非疲劳式肢体动作视频，若所述第二检测得分低于第四预设分数，则认定所述待判别运动视频为疲劳式肢体动作视频，若所述第二检测得分低于第三预设分数且高于第四预设分数，则进行下一步； 计算所述待判别运动视频与所述标准式非疲劳肢体动作视频的第三相似度，及所述待判别运动视频与所述标准式疲劳肢体动作视频的第四相似度； 若所述第三相似度高于所述第四相似度，则认定所述待判别运动视频为非疲劳式肢体动作视频，若所述第三相似度低于所述第四相似度，则认定所述待判别运动视频为疲劳式肢体动作视频； 若所述待判别运动视频为疲劳式肢体动作视频，则判定该目标用户处于疲劳状态，若所述待判别运动视频为非疲劳式肢体动作视频，则判定该目标用户处于非疲劳状态。

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