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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于LCSS-拓扑特征融合的滑板动作识别和互动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：CN120375478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510886712.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于LCSS-拓扑特征融合的滑板动作识别和互动方法是由卓越;王耀颉;张家齐;解文轩;胡莹设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LCSS-拓扑特征融合的滑板动作识别和互动方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于LCSS‑拓扑特征融合的滑板动作识别和互动方法，该方法结合传感器轨迹分析、动作曲率提取、同调特征计算与统计量建模，构建融合运动轨迹相似性、拓扑结构信息与滑板动作复杂度的多维识别框架。LCSS算法具有计算复杂度低、对时间对齐要求低、抗噪声能力强的优势，适合滑板运动中快速、不规则、非线性动作序列的识别；拓扑特征与运动统计特征的引入，使得系统可对动作模式进行更为精确的结构建模与个性化刻画；在动作识别基础上引入社交反馈机制，实现了技术表现与用户互动行为的量化融合，为滑板爱好者提供技能评估、社交分享与社区互动的一体化平台，拓展了动作识别技术的应用边界。

本发明授权基于LCSS-拓扑特征融合的滑板动作识别和互动方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LCSS-拓扑特征融合的滑板动作识别和互动方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：获取滑板动作数据，并对所述滑板动作数据进行预处理，所述滑板动作数据包括：滑板的三轴加速度、角速度， 步骤S2：根据预处理后的三轴加速度采用引入阻尼项的积分运算重构滑板轨迹，并对重构的滑板轨迹进行多维特征提取；所述多维特征包括：完整的位置轨迹序列、方向序列、运动统计特征以及方向变化特征； 步骤S3：从重构的滑板轨迹中提取拓扑学特征参数，得到拓扑特征； 步骤S4：根据滑板动作序列和预设标准库中动作样本，采用LCSS算法进行动作匹配，得到LCSS匹配得分； 步骤S5：将拓扑特征相似度、运动统计特征相似度与LCSS匹配得分进行加权融合，得到最终的动作相似度评分； 步骤S6：根据最终的动作相似度评分，得到滑板动作识别结果； 步骤S7：根据滑板动作识别结果和社交反馈机制，实现对滑板运动中复杂动作的精准识别与个性化社交体验； 其中，根据预处理后的三轴加速度采用引入阻尼项的积分运算重构滑板轨迹，包括： 根据预处理后的三轴加速度采用引入阻尼项的积分运算进行积分，得到滑板速度；引入阻尼项的积分运算为： ； 其中，为t时刻的滑板速度，为t-1时刻的滑板速度，为阻尼系数，为预处理后的滑板的三轴加速度；为积分时间间隔； 根据滑板速度进行积分，得到滑板位移，完成滑板轨迹重构； 其中，拓扑特征包括：曲率变化率、关键点数量、闭环结构数量； 所述曲率变化率为： ； 其中：为t时刻的滑板速度，为滑板轨迹在t时刻的曲率值，为矩阵或向量乘法； 所述关键点数量为关键点集合中元素的数量，所述关键点集合为： ； 其中，K为关键点集合，包含曲率大于阈值的时刻，为曲率阈值； 所述闭环结构数量为： ； 其中，为闭环结构数量，用于衡量拓扑学特征，为k维循环群，用于表示拓扑中环的数量，为k维边界群，用于表示拓扑中边界的数量，为第k维同调群。

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