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龙图腾网获悉江苏省体育科学研究所申请的专利一种面向拳击运动的技战术风格智能评估方法和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：CN119992661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510154564.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种面向拳击运动的技战术风格智能评估方法和系统是由朱那;曹佩江;吴翠娥;王聪;陈伟;鹿琦;许怡林;陈江;周忠岩;郭永安;张申设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向拳击运动的技战术风格智能评估方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能评估技术领域，公开一种面向拳击运动的技战术风格智能评估方法和系统，采集红蓝双方拳击手动作视频数据，通过openpose深度学习算法与针孔成像模型原理，结合openpose置信度得到红蓝双方的时间序列数据，对时间序列数据的异常检测、剔除、填充、平滑处理，然后，为预处理后的时间序列数据的每一个时间戳赋予动作标签，通过技战术风格和特点分析评估模块实现对拳击手的技战术分析和评估，解决现有技术中无法提供实时反馈和量化技战术的手段，未全面考量防守、反击等技战术，不利于技战术全面评估的问题。

本发明授权一种面向拳击运动的技战术风格智能评估方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向拳击运动的技战术风格智能评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1，在拳台周围部署四台摄像机，采集红蓝双方拳击手的动作视频数据；对摄像机进行标定，得到每台摄像机的内参矩阵和外参矩阵； 步骤S2，首先，利用OpenPose深度学习算法对获取的动作视频数据中人体关节点进行检测，即得到关节点的二维平面坐标，然后，根据针孔成像模型原理，结合OpenPose置信度，得到关节点的三维坐标，即分别得到红蓝双方的时间序列数据； 步骤S3，预处理时间序列数据：对时间序列数据进行分析，识别并标注出时间序列数据中异常值所在的时间戳，然后，为异常值所在的时间戳的数据值置空，并对空值填充，之后，对填充后的时间序列数据进行平滑滤波，得到预处理后的时间序列数据； 步骤S3的具体步骤如下： 步骤S3‑1，获取无遮挡的环境下拳击手的动作数据，构建能够反映真实人体运动规律的训练数据集，将拳台环境下采集运动员训练数据作为待测数据集； 步骤S3‑2，采用归一化法，将训练数据集和待测数据集下的时间序列数据的取值范围映射到0到1的实数空间； 步骤S3‑3，将归一化后的训练数据集输入Transformer模型，使Transformer模型学习到拳击运动的正常模式； 步骤S3‑4，将归一化后的待测数据集输入步骤S3‑3得到Transformer模型中，利用重构误差MSE构建异常分数，设定阈值，并选择异常分数大于阈值的前5％的数据标记为异常数据段，以时间戳为单位，否则，为正常数据段； 步骤S3‑5，将异常数据段置空，并通过插值法或Transformer预测填充正常值； 步骤S3‑6，采用自适应滤波技术对填充后的时间序列数据进行平滑滤波； 步骤S4，利用时间序列分类任务实现动作识别，然后，为预处理后的时间序列数据的每一个时间戳赋予动作标签； 步骤S5，对带有动作标签的时间序列数据进行标注，包括冲刺步、环绕步、滑步和被动标注，出拳手标注和出拳击打部位标注，进攻与反击技战术中有效拳和无效拳的标注； 步骤S6，统计拳击手技战术的使用情况：根据步骤S5得到的数据，分别计算进攻、防守、反击、假动作技战术的个数统计与占比计算，技战术出拳惯用手统计，击打部位的统计，命中率与有效拳比例计算和评估技战术的重要参数； 步骤S7，对步骤S3预处理后的时间序列进行风格和特点的标注标签，融合标签和步骤S6得到的技战术重要参数构建基于机器学习的分类模型，将技战术重要参数输入训练后的基于机器学习的分类模型，为拳击手在一个回合内的技战术风格和特点评估。

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