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龙图腾网获悉深圳市望尘科技有限公司申请的专利球类运动实时AI驱动关节数据生成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：CN120496735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510991000.0，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权球类运动实时AI驱动关节数据生成方法及系统是由黄翔;李昌健;祝建;俞森彬设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本球类运动实时AI驱动关节数据生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种球类运动实时AI驱动关节数据生成方法及系统，方法包括获取主骨骼关节点数据和运动关节点数据，并进行运动噪声消除和轨迹平滑处理，得到全身运动训练数据；基于所述全身运动训练数据对预设的自注意力神经网络模型进行模型训练，得到球类运动人体关节数据预测模型；获取实时游戏场景的角色主体骨骼数据，并输入到所述球类运动人体关节数据预测模型进行关节点数据预测，输出关节点动作参数；将所述角色主体骨骼数据与所述关节点动作参数进行融合处理，输出角色驱动事件数据。本发明能通过实时预测运动员的关节点运动数据。

本发明授权球类运动实时AI驱动关节数据生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种球类运动实时AI驱动关节数据生成方法，其特征在于，包括： 获取主骨骼关节点数据和运动关节点数据，并进行运动噪声消除和轨迹平滑处理，得到全身运动训练数据； 基于所述全身运动训练数据对预设的自注意力神经网络模型进行模型训练，得到球类运动人体关节数据预测模型； 获取实时游戏场景的角色主体骨骼数据，并输入到所述球类运动人体关节数据预测模型进行关节点数据预测，输出关节点动作参数； 将所述角色主体骨骼数据与所述关节点动作参数进行融合处理，输出角色驱动事件数据； 所述基于所述全身运动训练数据对预设的自注意力神经网络模型进行模型训练，得到球类运动人体关节数据预测模型，包括： 对所述全身运动训练数据进行关节角度转换分析，得到关节旋转矩阵数据； 通过所述自注意力神经网络模型的运动意图感知层对所述全身运动训练数据进行意图特征识别，得到第一意图感知向量； 通过运动规则耦合层对所述关节旋转矩阵数据进行运动特征耦合，得到第一运动耦合特征矩阵； 通过运动轨迹生成层对所述第一意图感知向量和所述第一运动耦合特征矩阵进行特征融合，得到第一候选轨迹集合； 通过运动表现进化层对所述第一候选轨迹集合进行时序预测，得到第一预测运动关节点数据； 依据预设的损失函数对所述全身运动训练数据和所述第一预测运动关节点数据进行多阶轨迹误差计算，得到训练误差数据； 依据所述训练误差数据、所述第一候选轨迹集合和所述第一预测运动关节点数据对所述自注意力神经网络模型进行模型参数迭代优化，得到所述球类运动人体关节数据预测模型； 所述获取实时游戏场景的角色主体骨骼数据，并输入到所述球类运动人体关节数据预测模型进行关节点数据预测，输出关节点动作参数，包括： 对所述角色主体骨骼数据进行骨骼拓扑结构解析，得到初始关节点拓扑图； 将所述初始关节点拓扑图输入到所述运动意图感知层，依据所述运动意图感知层的全局注意力机制进行关节点间的动态关联性分析，得到第二意图感知向量； 将所述第二意图感知向量输入到所述运动规则耦合层，基于预设的运动规则知识图谱对所述第二意图感知向量进行约束条件匹配，得到第二运动耦合特征矩阵； 将所述第二运动耦合特征矩阵输入到所述运动轨迹生成层进行多尺度运动轨迹预测，得到第二候选轨迹集合； 将所述第二候选轨迹集合输入到所述运动表现进化层进行生物力学合理性验证，输出优化轨迹数据； 对所述优化轨迹数据进行目标帧提取和三次样条插值，得到所述关节点动作参数。

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